Determinants of home range size and space use patterns in a protected wolf (<i>Canis lupus</i>) population in the central Apennines, Italy
Notice bibliographique
Résumé
Large carnivores are amongst the most susceptible species to human activities, and human-modified environments pose a threat to carnivore conservation. Wolves (Canis lupus Linnaeus, 1758) in the central Apennines, Italy, have coexisted with humans since historic times and represent a good case study to assess their spatiotemporal response to anthropogenic factors. From 2008 to 2010, we investigated the spatial behavior of wolves (seven wolves in five packs and six floaters) in the Abruzzo Lazio and Molise National Park. Orographically corrected annual home ranges of resident wolf packs, estimated through the Brownian bridge movement model, averaged 104 ± 24 km2 (mean ± SD), whereas floaters used two- to fourfold larger areas (293.8–408.7 km2). We did not detect any seasonal effect on home range size, but home ranges were larger during the night and in areas of greater road density, especially during summer. By estimating core areas through an individual-based approach, we also revealed a habitat-mediated response to human presence and activity, as resident wolves preferentially established core areas at greater elevation and in the more forested and inaccessible portions of the home range.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».