Effects of linear features on resource selection and movement rates of wood bison (<i>Bison bison athabascae</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Human-mediated disturbances can lead to novel environmental features that can affect native biota beyond simple habitat loss. In boreal forests of western Canada, linear features (LFs; e.g., pipelines, seismic lines, and roads) are known to alter behaviour, movements, and interactions among species. Understanding LF impacts on native species has therefore been a management priority. Here, we investigate how LFs affect the spatial behaviour of wood bison (Bison bison athabascae Rhoads, 1898), which are designated as “threatened” in Canada. Using data collected from the Ronald Lake population in northeastern Alberta, we assessed how LFs influenced habitat selection and movement of bison by testing support among three hypotheses explaining whether LFs (i) increased forage availability, (ii) enhanced movement efficiency, or (iii) increased predation risk. Results supported the movement efficiency hypothesis as bison were generally ambivalent toward LFs, showing weak selection or avoidance depending on land-cover type, but moved slightly faster when on them. These findings contrast with avoidance behaviours reported for sympatric woodland caribou (Rangifer tarandus caribou (Gmelin, 1788)), which are also “threatened.” Our results should inform critical habitat decisions for wood bison, but we caution that further research is needed to understand the effects of LFs on bison demography.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».