Modeling Cumulative Effects of Climate and Development on Moose, Wolf, and Caribou Populations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Wildlife models focused solely on a single strong influence (e.g., habitat components, wildlife harvest) are limited in their ability to detect key mechanisms influencing population change. Instead, we propose integrated modeling in the context of cumulative effects assessment using multispecies population dynamics models linked to landscape‐climate simulation at large spatial and temporal scales. We developed an integrated landscape and population simulation model using ALCES Online as the model‐building platform, and the model accounted for key ecological components and relationships among moose ( Alces alces ), grey wolves ( Canis lupus nubilus ), and woodland caribou ( Rangifer tarandus caribou ) in northern Ontario, Canada. We simulated multiple scenarios over 5 decades (beginning 2020) to explore sensitivity to climate change and land use and assessed effects at multiple scales. The magnitude of effect and the relative importance of key factors (climate change, roads, and habitat) differed depending on the scale of assessment. Across the full extent of the study area (654,311km 2 [ecozonal scale]), the caribou population declined by 26% largely because of climate change and associated predator‐prey response, which led to caribou range recession in the southern part of the study area. At the caribou range scale (108,378 km 2 ), which focused on 2 herds in the northern part of the study area, climate change led to a 10% decline in the population and development led to an additional 7% decline. At the project scale (8,331 km 2 ), which was focused more narrowly on the landscape surrounding 4 proposed mines, the caribou population declined by 29% largely in response to simulated development. Given that observed caribou population dynamics were sensitive to the cumulative effects of climate change, land use, interspecific interactions, and scale, insights from the analysis might not emerge under a less complex model. Our integrated modeling framework provides valuable support for broader regional assessments, including estimation of risk to caribou and Indigenous food security, and for developing and evaluating potential caribou recovery strategies. © 2021 The Authors. The Journal of Wildlife Management published by Wiley Periodicals LLC on behalf of 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».