Boreal predator co‐occurrences reveal shared use of seismic lines in a working landscape
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Interspecific interactions are an integral aspect of ecosystem functioning that may be disrupted in an increasingly anthropocentric world. Industrial landscape change creates a novel playing field on which these interactions take place, and a key question for wildlife managers is whether and how species are able to coexist in such working landscapes. Using camera traps deployed in northern Alberta, we surveyed boreal predators to determine whether interspecific interactions affected occurrences of black bears ( Ursus americanus ), coyotes ( Canis latrans ), and lynx ( Lynx canadensis ) within a landscape disturbed by networks of seismic lines (corridors cut for seismic exploration of oil and gas reserves). We tested hypotheses of species interactions across one spatial‐only and two spatiotemporal (daily and weekly) scales. Specifically, we hypothesized that (1) predators avoid competition with the apex predator, gray wolf ( Canis lupus ), (2) they avoid competition with each other as intraguild competitors, and (3) they overlap with their prey. All three predators overlapped with wolves on at least one scale, although models at the daily and weekly scale had substantial unexplained variance. None of the predators showed avoidance of intraguild competitors or overlap with prey. These results show patterns in predator space use that are consistent with both facilitative interactions or shared responses to unmeasured ecological cues. Our study provides insight into how predator species use the working boreal landscape in relation to each other, and highlights that predator management may indirectly influence multiple species through their interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».