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Enregistrement W2989673757 · doi:10.1002/jwmg.21788

Occupancy Patterns in a Reintroduced Fisher Population during Reestablishment

2019· article· en· W2989673757 sur OpenAlexaboutno aff
Patricia J. Happe, Kurt J. Jenkins, Rebecca McCaffery, Jeffrey C. Lewis, Kristine L. Pilgrim, Michael K. Schwartz

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupancyGeographyWilderness areaPeninsulaPopulationHabitatEcologyWildernessLand coverThreatened speciesEnvironmental resource managementLand useForestryEnvironmental scienceBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Monitoring population performance in the years following species reintroductions is key to assessing population restoration success and evaluating assumptions made in planning species restoration programs. From 2008–2010 we translocated 90 fishers (Pekania pennanti) from British Columbia, Canada, to Washington's Olympic Peninsula, USA, providing the opportunity to evaluate modeling assumptions used to identify the most suitable reintroduction areas in Washington and enhance understanding of fisher habitat associations in the late‐successional forest ecosystems in the coastal Pacific Northwest. From 2013–2016, we deployed 788 motion‐sensing cameras and hair (DNA)‐snaring devices distributed among 263 24‐km2 primary sampling units across the Olympic Peninsula. Our objectives were to determine whether occupancy patterns of the reestablishing population supported assumptions of the initial habitat assessment models, whether the population had expanded or shifted in distribution since the initial reintroductions, compare physical habitat attributes among land‐management designations, and determine whether the founding fishers had successfully reproduced. We predicted that site occupancy by fishers would be associated with landscapes characterized by high proportional coverage of dense forest canopies and medium‐sized and large trees, a diversity of stand structural classes, and area near the administrative boundary separating wilderness from more intensively managed forest lands. We detected fishers across designated wilderness, federal lands outside of wilderness, and other land designations in proportion to land availability on the Peninsula. We found negligible support for predictions that occupancy by fishers was associated with percent forest cover, tree‐size class, or structural class diversity. Rather, occupancy was strongly associated with lands near the wilderness boundary on both sides. We speculate that the boundary between wilderness and more intensively managed forest lands provided fishers with the most suitable prey in proximity to contiguous expanses of low‐ to mid‐elevation late‐successional forests that provided optimal resting, denning, and security values. Occupancy patterns shifted toward the west and south along a precipitation gradient during the study, indicating that population distribution had not yet stabilized 5–8 years following translocation. Genetic results indicated that ≥2 generations of fishers have been produced on the Peninsula. Annual occupancy rates across the Peninsula (0.08–0.24) were lower than in other previously studied and established fisher populations, indicating that not all habitat was fully occupied or that initial estimates of the extent of habitat was overestimated. The strong selection fishers exhibited for wilderness edge and weak selection against extensive forested wilderness areas suggested that habitat managers should strive for maintaining a suitable interspersion of required forest structures and biotic habitat components, such as prey resource availability. © 2019 The Wildlife Society.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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