Behaviourally-mediated interactions of landscape pattern shape predator-prey dynamics in highly altered landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Landscape structure plays a fundamental role in shaping predator-prey dynamics, often being a key determinant of predator-prey coexistence. Rapid alteration of landscape structure, however, can lead to changes in predator-prey interactions with the magnitude of such changes dependent upon the scale and intensity of alteration and animal behavioural responses to novel environmental stimuli. In the boreal forests of western Canada, linear features (e.g. roads, seismic lines and pipelines) from industrial activity are a ubiquitous form of landscape alteration and increasing evidence suggests their presence has impacted interactions between wolves (Canis lupus) and boreal caribou (Rangifer tarandus caribou), leading to caribou population declines. Using simulation analyses parameterized by empirical data, we demonstrate how linear features affect the ability of wolves to predate caribou and evaluate how the spatial configuration and density of linear features interacts with animal behaviour to influence caribou-wolf encounter rates. Model outputs yield insights into the spatial requirements of caribou for effectively reducing predation risk and further illustrate behavioural strategies that are theoretically optimal for caribou. We discuss how our spatially explicit modelling of predator-prey encounter rates can inform management actions aimed at minimizing anthropogenic impacts within caribou range as well as in other predator-prey systems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».