Towards stable caribou populations in Alberta: Considering resource selection by wolves, grizzly bears, and caribou to prioritize restoration of legacy seismic lines
Notice bibliographique
Résumé
Throughout their range, the decline of woodland caribou populations is thought to be a result of habitat degradation and fragmentation from industrial activities. Land managers are under pressure to restore habitat within caribou ranges and mitigate potential negative effects of resource extraction on caribou into the future. Considering the historical anthropogenic footprint in Alberta, restoration efforts need to be prioritized. Using a combination of LiDAR and animal GPS data, we investigated the influence of vegetation height on the selection of seismic lines, and the zone of influence of these features on grizzly bears, wolves, and caribou within four caribou ranges in west-central Alberta. Our objective was to integrate the influence of vegetation height on seismic lines, seismic line density, and the zone of influence of these seismic lines on caribou and their predators to identify areas with the highest probability of overlap among grizzly bears, wolves, and caribou to prioritize restoration of legacy seismic lines in Alberta and increase functional habitat for caribou. Based on LiDAR, the average vegetation height of 12,854 km (83%) of seismic lines was less than 1.5 m while 2,392 km (15%) of seismic lines had a vegetation height between 1.5 m and 5 m, and 341 km (2%) of seismic lines had an average vegetation height greater than 5 m. Animal responses to seismic lines varied seasonally and were dependent on regeneration stage. This research highlights predator-prey interactions on a managed landscape and how our knowledge of these mechanisms is essential to effectively prioritize restoration.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».