Distribution and occupancy of wolverines on tundra, northwestern Alaska
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Understanding wildlife distribution and habitat use is needed for effectively balancing resource development, wildlife conservation, and Alaska Native subsistence on the North Slope of Alaska, USA. This region includes the National Petroleum Reserve‐Alaska (NPR‐A), a 96,000‐km2 remote area of largely undeveloped lands that is important for wildlife, including caribou (Rangifer tarandus), wolves (Canis lupus), and wolverines (Gulo gulo). We focused our study on spring distribution and occupancy of wolverines in the NPR‐A because a baseline distribution estimate is required to understand current distribution and track changes over time. We conducted aerial surveys of wolverine tracks in snow during March and April of 2014 and 2015, surveying over 84,400 km2 using 100‐km2 hexagonal sampling units. We used hierarchical Bayesian occupancy modeling to determine wolverine distribution and estimate probability of occupancy within each hexagon, relative to measured covariates with potential to affect either detection or occupancy. Probability of wolverine occupancy increased as well‐drained soils increased, suggesting that wolverines prefer drier areas or habitat features associated with well‐drained soils. In addition, as standard deviation of elevation increased, wolverine occupancy also increased, indicating that wolverines may prefer areas with more rugged and variable terrain. Mean elevation was not retained as a covariate in the best‐fitting model, supporting the importance of terrain ruggedness rather than elevation on wolverine distribution within the NPR‐A. Spatially, areas of highest wolverine occupancy occurred within the southern and northeastern portions of the study area, with lowest occupancy in the northern portion of the study area west of Teshekpuk Lake. Based on the spatial pattern of wolverine probability of occupancy, we proposed 4 potential wolverine management zones with varying priorities for monitoring and managing wolverine populations. © 2018 The Wildlife Society.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 ».