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Enregistrement W3005231631 · doi:10.1002/jwmg.21829

Anthropogenic Disturbance and Population Viability of Woodland Caribou in Ontario

2020· article· en· W3005231631 sur OpenAlexafffundabout
John M. Fryxell, Tal Avgar, Boyan Liu, James Α. Baker, Arthur Rodgers, Jennifer L. Shuter, Ian D. Thompson, Douglas E.B. Reid, Andrew M. Kittle, Anna Mosser, Steven G. Newmaster, Tom Nudds, Garrett M. Street, Glen S. Brown, Brent R. Patterson

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensOntario Forest Research InstituteCanadian Forest ServiceMinistry of Energy, Northern Development and MinesMinistry of Natural Resources and ForestryUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaW. Garfield Weston Foundation
Mots-clésWoodland caribouDisturbance (geology)WildlifeVital ratesPredationGeographyPopulation modelEcologyPopulationCanisWoodlandPopulation viability analysisLoggingGray wolfWildlife conservationWildlife managementPopulation growthBiologyDemographyEndangered speciesHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT One of the most challenging tasks in wildlife conservation and management is to clarify how spatial variation in land cover due to anthropogenic disturbance influences wildlife demography and long‐term viability. To evaluate this, we compared rates of survival and population growth by woodland caribou ( Rangifer tarandus caribou ) from 2 study sites in northern Ontario, Canada that differed in the degree of anthropogenic disturbance because of commercial logging and road development, resulting in differences in predation risk due to gray wolves ( Canis lupus ). We used an individual‐based model for population viability analysis (PVA) that incorporated adaptive patterns of caribou movement in relation to predation risk and food availability to predict stochastic variation in rates of caribou survival. Field estimates of annual survival rates for adult female caribou in the unlogged ( 0.90) and logged ( 0.76) study sites recorded during 2010–2014 did not differ significantly ( P > 0.05) from values predicted by the individual‐based PVA model (unlogged: = 0.87; logged: 0.79). Outcomes from the individual‐based PVA model and a simpler stage‐structured matrix model suggest that substantial differences in adult survival largely due to wolf predation are likely to lead to long‐term decline of woodland caribou in the commercially logged landscape, whereas the unlogged landscape should be considerably more capable of sustaining caribou. Estimates of population growth rates ( λ ) for the 2010–2014 period differed little between the matrix model and the individual‐based PVA model for the unlogged (matrix model = 1.01; individual‐based model = 0.98) and logged landscape (matrix model = 0.88; individual‐based model = 0.89). We applied the spatially explicit PVA model to assess the viability of woodland caribou across 14 woodland caribou ranges in Ontario. Outcomes of these simulations suggest that woodland caribou ranges that have experienced significant levels of commercial forestry activities in the past had annual growth rates <0.89, whereas caribou ranges that had not experienced commercial forestry operations had population growth rates >0.96. These differences were strongly related to regional variation in wolf densities. Our results suggest that increased wolf predation risk due to anthropogenic disturbance is of sufficient magnitude to cause appreciable risk of population decline in woodland caribou in Ontario. © 2020 The Authors. The Journal of Wildlife Management published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, 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

Citations63
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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