Corridors or risk? Movement along, and use of, linear features varies predictably among large mammal predator and prey species
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Space-use behaviour reflects trade-offs in meeting ecological needs and can have consequences for individual survival and population demographics. The mechanisms underlying space use can be understood by simultaneously evaluating habitat selection and movement patterns, and fine-resolution locational data are increasing our ability to do so. We use high-resolution location data and an integrated step-selection analysis to evaluate caribou, moose, bear, and wolf habitat selection and movement behaviour in response to anthropogenic habitat modification, though caribou data were limited. Space-use response to anthropogenic linear features (LFs) by predators and prey is hypothesized to increase predator hunting efficiency and is thus believed to be a leading factor in woodland caribou declines in western Canada. We found that all species moved faster while on LFs. Wolves and bears were also attracted towards LFs, whereas prey species avoided them. Predators and prey responded less strongly and consistently to natural features such as streams, rivers and lakeshores. These findings are consistent with the hypothesis that LFs facilitate predator movement and increase hunting efficiency, while prey perceive such features as risky. Understanding the behavioural mechanisms underlying space-use patterns is important in understanding how future land-use may impact predator-prey interactions. Explicitly linking behaviour to fitness and demography will be important to fully understand the implications of management strategies.
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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 | 0,001 |
| 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 découle