Habitat, Climate, and Fisher and Marten Distributions
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Since the mid‐twentieth century, fisher populations (Pekania pennanti) increased in several eastern jurisdictions of North America, particularly in the northern part of the species’ range. Changes in fisher distribution have led to increased overlap with the southern portion of the range of American marten (Martes americana), whose populations may be locally declining. This overlap occurs particularly in habitats undergoing natural and anthropogenic modification. The objective of our study was to determine the respective effects of habitat changes and climatic conditions on fisher and marten populations in Quebec, Canada, based on trapper knowledge. We analyzed annual fisher and marten harvest (number of pelts sold/100 km2) between the 1984–1985 and 2014–2015 trapping seasons using linear mixed models. Fisher harvest increased with the increased abundance of mixed forests >12 m tall, resulting from decades of forest harvesting. Fisher harvest decreased with increasing spring rains, which can affect survival when rearing young. Marten harvest decreased with increasing winter rains, which lower thermoregulation capacity and hamper movements by creating an ice crust on the snowpack, reducing access to subnivean areas. Decline in marten harvest during the 30‐year study period coincided with an increase in fisher harvest, suggesting possible interspecific competition. Results highlight that managers should strive to maintain mixedwood stands taller than 12 m to maintain high quality habitat for fishers. Our study confirms the importance of working with trappers to assess furbearing population trends in response to habitat changes and climatic conditions. © 2019 The Wildlife Society.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».