A novel camera trap design for studying wildlife in mountain glacier ecosystems yields new insight for glacier biodiversity in the Pacific Northwest, USA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context The global recession of glaciers and perennial snowfields is reshaping mountain ecosystems. Beyond physical changes to the landscape and altered downstream hydrology, the implications of glacier decline for biodiversity are poorly known. Before predictions can be made about how climate change will affect wildlife in glacier-associated ecosystems, a more thorough accounting of the role that glaciers play in species’ life histories is needed. However, typical approaches for documenting wildlife presence and behavior—remote camera traps—are difficult to use in glaciated terrain due to limited options for securing them (e.g., no trees) and dramatic seasonal changes in snowpack. Aims In this study, we sought to test a novel camera trap designed for glaciated mountain ecosystems. We also aimed to use this approach to gain insight into wildlife and human usage of a mountain glacier in western North America. Methods We deployed an elevational transect of uniquely designed camera traps along the western margin of the Paradise Glacier, a rapidly receding mountain glacier on the south side of Mount Rainier, WA, USA. Our simple camera trap design consisted of a wildlife camera attached to a camouflaged cylindrical cooler filled with snow and rocks. Key results Our camera design proved ideal for a mountain glacier ecosystem and from June to September 2021, we detected at least 16 vertebrate species (seven birds, nine mammals) over 770 trap nights using glacier-associated habitats. Humans, primarily skiers, were the most common species detected, but we also recorded 99 observations of wildlife (birds and mammals). These included three species of conservation concern in Washington: wolverine ( Gulo gulo ), Cascade red fox ( Vulpes vulpes cascadensis ), and white-tailed ptarmigan ( Lagopus leucura ). Conclusions Collectively, our results provide proof-of-concept for a novel camera trap design that is ideal for treeless, perennially snow-covered landscapes and revealed a rich diversity of wildlife using mountain glacier habitat in the Pacific Northwest. We highlight the global need for similar studies to better understand the true scale of biodiversity that will be impacted by glacier recession in mountain ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».