Population‐level monitoring of stress in grizzly bears between 2004 and 2014
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Grizzly bears ( Ursus arctos ) in west‐central Alberta occupy an increasingly human‐dominated landscape. Natural resource extraction activities are hypothesized to increase stress in animals that reside in such changing landscapes by influencing habitat and resource availability. Our study aimed to determine whether stress, represented by hair cortisol concentration (HCC), was associated with variables related to landscape conditions in a population that increased by 7% annually from 2004 to 2014. Hair samples ( n = 157) were collected using barbwire hair snags placed throughout the Yellowhead bear management area in Alberta, Canada. Candidate models were developed a priori representing hypotheses related to biologically and ecologically plausible relationships between HCC and landscape variables. Generalized linear model analysis with landscape attributes representing anthropogenic disturbance, food resource availability, and terrain conditions was used to determine potential drivers of HCC. We found support (ΔAIC c ≤ 2.00) for three models that included variables from each hypothesis. Anthropogenic variables had the greatest impact on HCC; increasing oil and gas well‐site density resulted in reduced HCC, while increasing distance to coal mines resulted in elevated HCC. Hair cortisol concentration also increased as forest crown closure became more variable, while HCC decreased as the soil wetness (represented by compound topographic index) increased. Some forms of anthropogenic disturbance have been linked to increased food availability for this species. Therefore, we suggest that changes in landscape conditions from 2004 to 2014 may have indirectly increased food abundance and ultimately resulted in a reduction in HCC at a population level during this time period. Measuring HCC provides a non‐invasive and important monitoring strategy to assess the impact of environmental change on residing species and should be considered in landscape management decisions.
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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) | 0,001 | 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 ».