Cumulative effects of widespread landscape change alter predator–prey dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Predator search efficiency can be enhanced by anthropogenic landscape change, leading to increased predator-prey encounters and subsequent prey population declines. Logging increases early successional vegetation, providing ungulate forage. This increased forage, however, is accompanied by linear feature networks that increase predator hunting efficiency by facilitating predator movement and increasing prey vulnerability. We used integrated step selection analyses to weigh support for multiple hypotheses representing the combined impact of logging features (cutblocks and linear features) on wolf (Canis lupus) movement and habitat selection in interior British Columbia. Further, we examine the relationship between logging and wolf kill-sites of moose (Alces alces) identified using spatiotemporal wolf location cluster analysis. Wolves selected for linear features, which increased their movement rates. New (0-8 years since harvest) cutblocks were selected by wolves. Moose kill-sites had a higher probability of occurring in areas with higher proportions of new and regenerating (9-24 years since harvest) cutblocks. The combined selection and movement responses by wolves to logging features, coupled with increased moose mortality sites associated with cutblocks, indicate that landscape change increases risk for moose. Cumulative effects of landscape change contribute to moose population declines, stressing the importance of cohesive management and restoration of anthropogenic features.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».