Evaluating the Mechanisms of Landscape Change on White‐Tailed Deer Populations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Understanding how landscape change influences the distribution and densities of species, and the consequences of these changes, is a central question in modern ecology. The distribution of white‐tailed deer ( Odocoileus virginianus ) is expanding across North America, and in some areas, this pattern has led to an increase in predators and consequently higher predation rates on woodland caribou ( Rangifer tarandus caribou )—an alternate prey species that is declining across western Canada. Understanding the factors influencing deer distribution has therefore become important for effective conservation of caribou in Canada. Changing climate and anthropogenic landscape alteration are hypothesized to facilitate white‐tailed deer expansion. Yet, climate and habitat alteration are spatiotemporally correlated, making these factors difficult to isolate. Our study evaluates the relative effects of snow conditions and human‐modified habitat (habitat alteration) across space on white‐tailed deer presence and relative density. We modeled deer response to snow depth and anthropogenic habitat alteration across a large latitudinal gradient (49° to 60°) in Alberta, Canada, using motion‐sensitive camera data collected in winter and spring from 2015 to 2019. Deer distribution in winter and spring were best explained by models including both snow depth and habitat alteration. Sites with shallower snow had higher deer presence regardless of latitude. Increased habitat alteration increased deer presence in the northern portion of the study area only. Winter deer density was best explained by snow depth only, whereas spring density was best explained by both habitat alteration and the previous winter's snow depth. Our results suggest that limiting future habitat alteration or restoring habitat can alter deer distribution, thereby potentially slowing or reversing expansion, but that climate plays a significant role beyond what managers can influence. © 2020 The Wildlife Society.
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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 | 0,001 | 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 ».