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Enregistrement W2970155781 · doi:10.1002/ece3.5600

Functional response of wolves to human development across boreal North America

2019· article· en· W2970155781 sur OpenAlexafffundabout
Tyler B. Muhly, Cheryl A. Johnson, Mark Hebblewhite, Eric W. Neilson, Daniel Fortin, John M. Fryxell, Andrew David M. Latham, M. Cecilia Latham, Philip D. McLoughlin, Evelyn H. Merrill, Paul C. Paquet, Brent R. Patterson, Fiona K. A. Schmiegelow, Fiona Elizabeth Scurrah, Marco Musiani

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensUniversity of CalgaryGovernment of British ColumbiaManitoba HydroEnvironment and Climate Change CanadaYukon UniversityTrent UniversityMinistry of Natural Resources and ForestryUniversity of SaskatchewanUniversity of VictoriaUniversity of GuelphUniversité LavalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGoddard Space Flight CenterAlberta InnovatesParks CanadaSafari Club International FoundationAlberta Conservation AssociationUniversité LavalUniversity of MontanaNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésBorealGeographyTaigaEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: The influence of humans on large carnivores, including wolves, is a worldwide conservation concern. In addition, human-caused changes in carnivore density and distribution might have impacts on prey and, indirectly, on vegetation. We therefore tested wolf responses to infrastructure related to natural resource development (i.e., human footprint). LOCATION: Our study provides one of the most extensive assessments of how predators like wolves select habitat in response to various degrees of footprint across boreal ecosystems encompassing over a million square kilometers of Canada. METHODS: We deployed GPS-collars on 172 wolves, monitored movements and used a generalized functional response (GFR) model of resource selection. A functional response in habitat selection occurs when selection varies as a function of the availability of that habitat. GFRs can clarify how human-induced habitat changes are influencing wildlife across large, diverse landscapes. RESULTS: Wolves displayed a functional response to footprint. Wolves were more likely to select forest harvest cutblocks in regions with higher cutblock density (i.e., a positive functional response to high-quality habitats for ungulate prey) and to select for higher road density in regions where road density was high (i.e., a positive functional response to human-created travel routes). Wolves were more likely to use cutblocks in habitats with low road densities, and more likely to use roads in habitats with low cutblock densities, except in winter when wolves were more likely to use roads regardless of cutblock density. MAIN CONCLUSIONS: These interactions suggest that wolves trade-off among human-impacted habitats, and adaptively switch from using roads to facilitate movement (while also risking encounters with humans), to using cutblocks that may have higher ungulate densities. We recommend that conservation managers consider the contextual and interacting effects of footprints when assessing impacts on carnivores. These effects likely have indirect impacts on ecosystems too, including on prey species.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, 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

Citations67
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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