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Enregistrement W2898955212 · doi:10.7939/r3zd0p

Mitigating the Effects of Human Activity on Grizzly Bears (Ursus arctos) in Southwestern Alberta.

2015· article· en· W2898955212 sur OpenAlexfundaboutno aff
Andrew C.R. Braid

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaForest Resource Improvement Association of AlbertaAlberta Conservation Association
Mots-clésUrsusGrizzly BearsUrsus maritimusGeographyEcologyBiologyArcticEnvironmental healthMedicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropogenic habitat loss and alteration, as well as human-caused mortalities associated with increasing access, threaten grizzly bear populations across much of their North American range. This research investigates strategies for mitigating the negative effects of human activities on grizzly bears in southwestern Alberta. First, an optimization approach was used to prioritize sites for both protection and restriction while also considering landscape composition. Seasonal habitats where bears forage were balanced against proximity to roads, which are associated with mortality risk, to identify priority source- (high quality, low risk) and sink-like (high quality, high risk) habitats. Most sink-like sites (63%) were associated with unimproved roads or truck trails and are the best candidates for decommissioning and restoration efforts. Approximately 75% of priority source-like sites are currently unprotected, and overlap between protected areas and source-like sites was geographically biased. Second, the viability of using wildlife habitat enhancements to increase local food supply for grizzly bears in clearcuts was assessed. Specifically, I conducted planting trials of seedlings (plugs) for three important late-season fruiting shrubs and monitored their survival and growth over two growing seasons. The effects of soil nutrient amendments, exclosures, initial seedling condition, and environmental factors (elevation and terrain) on seedling growth were considered. A. alnifolia had the highest survival rate, although may not be as effective as S. canadensis and V. membranaceum in the long term due to browse preferences. Soil nutrient amendments reduced survival rates, whereas exclosures increased survival rates. Survival rates for S. canadensis and A. alnifolia along elevation gradients were inconsistent with expected niche spaces for both species, suggesting that knowledge of their natural niche spaces along the elevation gradient alone may not be sufficient to identify sites where they have the greatest chances of success. Management of sustainable grizzly bear populations should include measures that reduce the negative effects of human activities. Access management will be a critical component of this, and should be prioritized to areas where conflicts are most likely to occur, or to proactively protect secure, high quality habitats. As the prevalence of natural forest openings continues to decline, wildlife habitat enhancements in disturbed areas with open canopies, including forest harvests, have the potential to locally increase late-season food supply for grizzly bears and should be further explored.

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)0,000
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 enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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