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Enregistrement W2802957985 · doi:10.1371/journal.pone.0195480

Natural regeneration on seismic lines influences movement behaviour of wolves and grizzly bears

2018· article· en· W2802957985 sur OpenAlexafffundabout
Laura Finnegan, Karine E. Pigeon, Jerome Cranston, Mark Hebblewhite, Marco Musiani, Lalenia Neufeld, Fiona K. A. Schmiegelow, Julie Duval, Gordon B. Stenhouse

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensGRi Simulations (Canada)University of AlbertaParks CanadaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of AlbertaGovernment of CanadafRI ResearchAlberta Environment and ParksSustainable Forestry InitiativeGovernment of AlbertaUniversity of MontanaNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésGrizzly BearsUrsusVegetation (pathology)PredationUngulateEcologyGeographyHabitatGeologyPhysical geographyPopulationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Across the boreal forest of Canada, habitat disturbance is the ultimate cause of caribou (Rangifer tarandus caribou) declines. Habitat restoration is a focus of caribou recovery efforts, with a goal to finding ways to reduce predator use of disturbances, and caribou-predator encounters. One of the most pervasive disturbances within caribou ranges in Alberta, Canada are seismic lines cleared for energy exploration. Seismic lines facilitate predator movement, and although vegetation on some seismic lines is regenerating, it remains unknown whether vegetation regrowth is sufficient to alter predator response. We used Light Detection and Ranging (LiDAR) data, and GPS locations, to understand how vegetation and other attributes of seismic lines influence movements of two predators, wolves (Canis lupus) and grizzly bears (Ursus arctos). During winter, wolves moved towards seismic lines regardless of vegetation height, while during spring wolves moved towards seismic lines with higher vegetation. During summer, wolves moved towards seismic lines with lower vegetation and also moved faster near seismic lines with vegetation <0.7 m. Seismic lines with lower vegetation height were preferred by grizzly bears during spring and summer, but there was no relationship between vegetation height and grizzly bear movement rates. These results suggest that wolves use seismic lines for travel during summer, but during winter wolf movements relative to seismic lines could be influenced by factors additional to movement efficiency; potentially enhanced access to areas frequented by ungulate prey. Grizzly bears may be using seismic lines for movement, but could also be using seismic lines as a source of vegetative food or ungulate prey. To reduce wolf movement rate, restoration could focus on seismic lines with vegetation <1 m in height. However our results revealed that seismic lines continue to influence wolf movement behaviour decades after they were built, and even at later stages of regeneration. Therefore it remains unknown at what stage of natural regeneration, if any, wolves cease to respond to seismic lines. To reduce wolf response to seismic lines, active restoration tactics like blocking seismic lines and tree planting, along with management of alternate prey, could be evaluated.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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