Designing a fence that enables free passage of wildlife while containing reintroduced bison: a multispecies evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Reintroductions of extirpated species are an important global conservation tool, yet can be challenging for wide‐ranging species. Fences that help anchor reintroduced species to a target area may have deleterious effects on other wildlife. Here we assessed the wildlife‐permeability of six bison drift fence designs at three spatial scales during the reintroduction of a wild herd of plains bison Bison bison to a 1200 km 2 wilderness area in Banff National Park, Canada. First, we used an array of remote cameras along fences to capture wildlife interactions for 12 species, and modelled crossing success, preferred crossing methods and age–sex class tendencies. Second, we investigated fence barrier effects on wildlife movement at the local scale using cameras that were in place before and after fence construction. Finally, we tested for changes in movement rates of migratory elk and resident wolves at the landscape scale using GPS collar telemetry. Our results point to a single fence design that maximizes permeability for several species with diverse crossing strategies, and can be adjusted to contain bison. Wildlife detections increased independently of fence construction in our broader study area. Fence construction did not affect wolf or elk movements and migration at a landscape scale even when fences were deployed to obstruct bison. Our study highlights the important role of wildlife permeable fences in the reintroduction of large mammals such as bison.
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 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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».