Mechanisms influencing the winter distribution of wolverine Gulo gulo luscus in the southern Columbia Mountains, Canada
Notice bibliographique
Résumé
To better understand the mechanisms driving the distribution of a threatened carnivore, wolverine Gulo gulo, in the southern Columbia Mountains, we contrasted four hypotheses; climate, food, human disturbance and trapping harvest. We used non-invasive hair snagging methods to examine wolverine occupancy with respect to these factors, collectively and by sex, at a 5 km radius scale around sampling sites and at a larger 10 km radius to evaluate consistency over changes in scale. For all analyses our top models included food and human disturbance. Of the four food items examined; caribou Rangifer tarandus, mountain goat Oreamnos americanus, moose Alces alces and hoary marmot Marmota caligata, wolverine occurrence was most closely related to hoary marmot habitat. With regards to human disturbance, we documented a negative association with forestry road density and a positive association with protected areas. The importance of climate was low compared to the food and disturbance hypotheses. Somewhat surprisingly, recent harvest was positively associated with subsequent wolverine presence. Our top 10 km scale models were similar to the 5 km scale, but with a stronger positive link to caribou distribution. We show that marmot habitat is important to wolverine in winter and suggest that management actions for conservation prioritize factors related to female occurrence, as these were more clearly defined than male. We demonstrate that human disturbance is a major driver of wolverine distribution. Protected areas appear to be providing secure habitat, and reducing road density or mechanized use of roads in winter should be considered for species conservation. A positive spatial relationship with recent harvest, in the context of a heavily harvested population, suggests that harvest data alone may not be useful in detecting population declines.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».