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Enregistrement W4239776341 · doi:10.22541/au.160071262.28564977

Spatial structure of reproductive success infers mechanisms of ungulate invasion in Nearctic boreal landscapes.

2020· preprint· en· W4239776341 sur OpenAlexafffundabout
Jason T. Fisher, A. Cole Burton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesInnotech AlbertaCanada Research ChairsPetroleum Technology Alliance CanadaAlberta Biodiversity Monitoring InstituteAlberta Conservation Association
Mots-clésWoodland caribouEcologyOdocoileusThreatened speciesUngulateGeographyReproductive successOccupancyHabitatBorealTaigaPopulationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Landscape change is a key driver of biodiversity declines due to habitat loss and fragmentation, but spatially shifting resources can also facilitate range expansion and invasion. Invasive populations are reproductively successful, and landscape change may buoy this success. 2. We show how modelling the spatial structure of reproductive success can elucidate the mechanisms of range shifts and sustained invasions for mammalian species with attendant young. We use an example of white-tailed deer (deer; Odocoileus virginianus) expansion in the Nearctic boreal forest, a North American phenomenon implicated in severe declines of threatened woodland caribou (Rangifer tarandus). 3. We hypothesized that deer reproductive success is linked to forage subsidies provided by extensive landscape change via resource extraction. We measured deer occurrence using data from 62 camera-traps in northern Alberta, Canada, over three years. We weighed support for multiple competing hypotheses about deer reproductive success using multi-state occupancy models and generalized linear models in an AIC-based model selection framework. 4. Spatial patterns of reproductive success were best explained by features associated with petroleum exploration and extraction, which offer early seral vegetation resource subsidies. Effect sizes of anthropogenic features eclipsed natural heterogeneity by two orders of magnitude. We conclude that deer populations are likely buffered from overwinter mortality by landscape change, wherein early seral forage subsidies support high springtime reproductive success to offset or exceed winter losses. 5. Synthesis and Applications. Modelling spatial structuring in reproductive success can become a key goal of remote camera-based global networks, yielding ecological insights into mechanisms of invasion and range shifts to inform effective decision-making for global biodiversity conservation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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