Roads as ecological traps for giant anteaters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wildlife‐vehicle collisions (WVCs) represent a serious source of mortality for many species, threatening local populations’ persistence while also carrying high economic and human safety costs. Animals may adapt their behaviour to road‐associated threats, but roadside resources can also attract individuals to dangerous roadside habitats, ultimately acting as an ecological trap. Yet, the extent to which individuals modify their behaviour and space use to roads is largely unknown for most taxonomic groups. Using fine‐scale movement data from 38 giant anteaters Myrmecophaga tridactyla tracked in the Brazilian Cerrado, we aimed to identify facets of movement behaviour that might exhibit plasticity to roads and traffic volume. Specifically, the analysis of daily and instantaneous movement speeds, home‐range characteristics and crossing rates/times allowed us to test for an effect of road proximity, traffic volume and natural linear features on movement behaviour. We found no effect of road proximity or traffic volume on space use or movement behaviour. While individuals tended to reduce their movement speed when approaching roads and crossed roads ~3 times less than would have been expected by random chance, none of the three highways we monitored were impervious. The majority of tracked anteaters living near roads (<2 km) crossed them, with higher crossing rates for males than females. Habitat near roads may function as an ecological trap where healthy individuals occupy the territories nearby or bisected by roads but eventually are road‐killed given their regular crossings, leaving the territory vacant for subsequent occupation. Crucially, we found no evidence that anteaters actively searched for passage structures to cross the roads. This suggests that crossing structures alone are unlikely to mitigate WVC‐induced mortality in giant anteaters. Our research reinforces the need to implement fencing, leading to existing passages, and minimizing the amount of night‐time driving to reduce the number of WVCs.
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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 ».