Determinants of Gray Wolf (<i>Canis lupus</i>) Sightings in Denali National Park
Notice bibliographique
Résumé
Wildlife viewing within protected areas is an increasingly popular recreational activity. Management agencies are often tasked with providing these opportunities, yet quantitative analyses of factors influencing wildlife sightings are lacking. We analyzed locations of GPS-collared wolves and wolf sightings from 2945 trips in Denali National Park and Preserve, Alaska, USA, to provide a mechanistic understanding of how viewing opportunities are influenced by attributes of wolves and physical, biological, and harvest characteristics. We found that the presence of masking vegetation, den site proximity to the road, pack size, and presence of a wolf harvest closure adjacent to the park affected wolf sightings, and the influence of den proximity on sightings depended on harvest management. Wolf sightings increased with den site proximity to the road in years with a harvest closure adjacent to the park but not in the absence of the closure. The effect of the harvest closure on sightings was similar in magnitude to an increase in pack size by two wolves or a more than a two-fold decrease in masking vegetation. These findings were consistent across a 10-fold change in spatial resolution. Quantitative analysis of the factors influencing wildlife sightings provides valuable insight for agencies tasked with managing viewing opportunities.
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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) | 0,002 | 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 ».