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Enregistrement W4295359112 · doi:10.1111/cobi.14004

Evaluating the impact of caribou habitat restoration on predator and prey movement

2022· article· en· W4295359112 sur OpenAlexafffund
Melanie Dickie, Geoff Sherman, Glenn D. Sutherland, R. Scott McNay, Michael Cody

Notice bibliographique

RevueConservation Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensCenovus Energy (Canada)Alberta Biodiversity Monitoring Institute
Organismes subventionnairesCenovus Energy
Mots-clésWoodland caribouPredationWildlifePredatorUrsusTaigaEcologyGeographyHabitatEnvironmental sciencePopulationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fragmentation of the boreal forest by linear features, including seismic lines, has destabilized predator-prey dynamics, resulting in the decline of woodland caribou (Rangifer tarandus caribou) populations. Restoration of human-altered habitat has therefore been identified as a critical management tool for achieving self-sustaining woodland caribou populations. However, only recently has testing of the response of caribou and other wildlife to restoration activities been conducted. Early work has centered around assessing changes in wildlife use of restored seismic lines. We evaluated whether restoration reduces the movement rates of predators and their associated prey, which is expected to decrease predator hunting efficiency and ultimately reduce caribou mortality. We developed a new method for using cameras to measure fine-scale movement by measuring speed as animals traveled between cameras in an array. We used our method to quantify speed of caribou, moose (Alces alces), bears (Ursus americanus), and wolves (Canis lupus) on treated (restored) and untreated seismic lines. Restoration treatments reduced travel speeds along seismic lines of wolves by 1.38 km/h, bears by 0.55 km/h, and caribou by 1.57 km/h, but did not reduce moose travel speeds. Reduced predator and caribou speeds on treated seismic lines are predicted to decrease encounter rates between predators and caribou and thus lower caribou kill rates. However, further work is needed to determine whether reduced movement rates result in reduced encounter rates with prey, and ultimately reduced caribou mortality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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