Management‐mediated predation rate in the caribou–moose–wolf system: spatial configuration of logging activities matters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Landscape complexity can determine the population dynamics of interacting predators and prey. Yet, management plans are commonly developed from aspatial predictive models. This oversight may result in unexpected outcomes or the loss of opportunities to make spatial interventions that would increase a plan's effectiveness. The management of the threatened woodland caribou ( Rangifer tarandus caribou ), boreal population, provides an example of such shortcomings when using an aspatial approach. Currently, the most influential management recommendation is to maintain at least 65% of undisturbed forests in areas occupied by caribou populations, regardless of the spatial configuration of the forest cover. Using a spatially explicit individual‐based model (IBM), we evaluated the effects of the spatial configuration of cuts and roads on the mortality of boreal caribou living in sympatry with wolves ( Canis lupus ) and moose ( Alces alces ), an apparent competitor. Starting with a real forest landscape, we created forest management scenarios of the specific spatial distribution of cuts (mosaic, small, or large agglomeration) with increasing disturbance levels. We then ran the IBM with simulated agents, representing individuals of the three species, moving according to movement rules determined from radio‐collared individuals. We found that movement responses to land cover types and roads differed among species. For example, caribou and moose generally avoided areas close to roads, contrary to wolves. Those differences influenced the mortality of caribou agents, which not only depended on the levels of disturbance but also depended on the spatial distribution of cuts and roads. After controlling for disturbance level, wolves were more successful when forest management required an extensive road network resulting in relatively high habitat fragmentation. Caribou agents experienced lower mortality in landscapes with low densities of road and disturbance‐related edges. The effect remained much stronger, however, for the level than the spatial configuration of human disturbances. Still, our IBM demonstrated how landscape management could be used to manipulate species interactions, with the intent of either increasing or decreasing predation rates on specific populations, depending on management goals.
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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 ».