Spatial and temporal variations in interspecific interaction: impact of a recreational landscape
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anthropogenic activities, such as outdoor recreation, have the potential to change complex interactions between wildlife and livestock, with further consequences for the management of both animals, the environment, and disease transmission. We present the interaction amongst wildlife, livestock, and outdoor recreationists as a three-way interaction. Little is known about how recreational activities alter the interaction between herbivores in areas extensively used for recreational purposes. We investigate how hiking activity affects spatio-temporal co-occurrence between domestic sheep (Ovis aries) and red deer (Cervus elaphus). We used camera traps to capture the spatio-temporal distribution of red deer and sheep and used the distance from the hiking path as a proxy of hiking activity. We used generalized linear models to investigate the spatial distribution of sheep and deer. We analysed the activity patterns of sheep and deer and then calculated their coefficients of temporal overlap for each camera trap location. We compared these coefficients in relation to the distance from the hiking path. Finally, we used a generalized linear mixed-model to investigate which factors influence the spatio-temporal succession between deer and sheep. We do not find that sheep and red deer spatially avoid each other. The coefficient of temporal overlap varied with distance from the hiking trail, with stronger temporal co-occurrence at greater distances from the hiking trail. Red deer were more likely to be detected further from the path during the day, which increased the temporal overlap with sheep in these areas. This suggests that hiking pressure influences spatio-temporal interactions between sheep and deer, leading to greater temporal overlap in areas further from the hiking path due to red deer spatial avoidance of hikers. This impact of recreationists on the wildlife and livestock interaction can have consequences for the animals’ welfare, the vegetation they graze, their management, and disease transmission.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».