Prioritization of landscape connectivity for the conservation of Peary caribou
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adequate connectivity between discontinuous habitat patches is crucial for the persistence of metapopulations across space and time. Loss of landscape connectivity is often a direct result of fragmentation caused by human activities but also can be caused indirectly through anthropogenic climate change. Peary caribou ( Rangifer tarandus pearyi ) are widely dispersed across the islands of the Canadian Arctic Archipelago and rely on sea ice to move seasonally between island habitats throughout their range. Seasonal connectivity provided by sea ice is necessary to maintain genetic diversity and to facilitate dispersal and recolonization of areas from which caribou have been extirpated. We used least‐cost path analysis and circuit theory to model connectivity across Peary caribou range, and future climate projections to investigate how this connectivity might be affected by a warming climate. Further, we used measures of current flow centrality to estimate the role of High Arctic islands in maintaining connectivity between Peary caribou populations and to identify and prioritize those islands and linkages most important for conservation. Our results suggest that the Bathurst Island complex plays a critical role in facilitating connectivity between Peary caribou populations. Large islands, including Banks, Victoria, and Ellesmere have limited roles in connecting Peary caribou. Without rigorous greenhouse gas emission reductions our projections indicate that by 2100 all connectivity between the more southern Peary caribou populations will be lost for important spring and early‐winter movement periods. Continued connectivity across the Canadian Arctic Archipelago, and possibly Peary caribou persistence, ultimately hinges on global commitments to limit climate change. Our research highlights priority areas where, in addition to emission reductions, conservation efforts to maintain connectivity would be most effective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».