Evaluating the impact of caribou habitat restoration on predator and prey movement
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».