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Enregistrement W3112910161 · doi:10.1002/jwmg.21982

Disturbance‐Mediated Apparent Competition Decouples in a Northern Boreal Caribou Range

2020· article· en· W3112910161 sur OpenAlexafffundabout
Branden T. Neufeld, Clara Superbie, Ruth Greuel, Thomas A. Perry, Patricia Tomchuk, Daniel Fortin, Philip D. McLoughlin

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWoodland caribouBorealTaigaEcologyUngulateGeographyContext (archaeology)DeciduousRange (aeronautics)Disturbance (geology)Abundance (ecology)PredationHabitatForestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The most widely reported threat to boreal and mountain populations of woodland caribou ( Rangifer tarandus caribou ; caribou) involves habitat‐ or disturbance‐mediated apparent competition (DMAC). With DMAC, natural and anthropogenic disturbances that increase the abundance of deciduous‐browsing cervids (e.g., moose [ Alces alces ], deer [ Odocoileus spp.]) are thought to promote predator (especially wolf [ Canis lupus ]) numbers, which heightens predation risk to caribou. We know most about the effects of DMAC on caribou where the species is under threat by anthropogenic activities in relatively productive southern boreal and mountain systems. Yet, >60% of extant boreal caribou range in North America consists of northern shield and taiga ecoregions of low productivity where caribou may compete with only 1 ungulate species (moose) in the context of DMAC. In this environment, we know very little of how DMAC acts as a limiting factor to caribou. In Saskatchewan, Canada, from 2014–2018, using a combination of vegetation sampling, aerial surveys, and telemetry data ( n = 38 wolves), we searched for evidence of DMAC (trends in data consistent with the hypothesis) in an 87,193‐km 2 section of the Western Boreal Shield, a poorly productive but pristine region (0.18% of land cover classed as an anthropogenic feature) with a historically high fire‐return interval (47% of stands aged <40 years). Despite the high levels of disturbance, moose density was relatively low (47 moose/1,000 km 2 ), likely because of the scarcity of deciduous or mixed‐wood stands and low abundance of deciduous browse in the young conifer stands that dominated the landscape. In contrast, boreal caribou density was relatively high for the species (37 caribou/1,000 km 2 ). Wolf density (3.1 wolves/1,000 km 2 ) and pack sizes ( = 4.0 wolves/pack) were low and resident (established) territories were large ( = 4,360 km 2 ; 100% minimum convex polygon). The low density of wolves mirrored the low (standardized) ungulate biomass index (UBI; moose + boreal caribou) of the study area (0.36 UBI/km 2 ). We conclude that wolf and hence caribou populations were not responding in accordance with the outcomes generally predicted by DMAC in our study area because the requisite strong, positive response to fire of deciduous‐browse and alternate‐prey abundance was lacking. As a limiting factor to caribou, DMAC is likely modulated at a macroecological scale by factors such as net primary productivity, a corollary to the general hypothesis that we advance here (i.e., primary productivity hypothesis of DMAC). We caution against managing for caribou based on the presumption of DMAC where the mechanism does not apply, which may include much of boreal caribou range in the north. © 2020 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,423

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 GPT0,208
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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