Nested population structure of threatened boreal caribou revealed by network analysis
Notice bibliographique
Résumé
Delineating relevant local populations of widely distributed species is a common challenge in conservation ecology. Caribou and reindeer (Rangifer tarandus) are in general decline throughout their global range, despite ongoing conservation efforts. In Canada, recovery actions for the threatened boreal population of woodland caribou (Rangifer tarandus caribou) are stratified by ‘local population units’ (LPUs) on ranges distributed across 2.4 × 10 km2 of the species’ geographic range. To estimate local population dynamics, LPUs are assumed to be geographically closed, though supporting evidence varies widely. We assembled an exceptionally large database of GPS telemetry locations (891,306 telemetry days, 1998–2020) from 1586 adult female caribou across the 19 northwesternmost LPUs. We generated a many-to-many Gaussian Bayesian Network to identify candidate local populations at range-level extents, as well as subpopulations, termed ‘communities’ in network analysis. We detected local population boundaries that in some cases were consistent with accepted LPUs and consistent with the assumption of geographic closure. In other cases, local population boundaries did not map well to currently delineated LPUs. Several communities at smaller spatial extents were consistent with expert and local knowledge of caribou movements and support recovery planning and actions “stepped down” from entire ranges. Evidence consistent with population fragmentation was confirmed along the southern and southwestern boundaries of the species’ geographic range within the study area, as were more continuous distributions confirmed to the north. We suggest that network analysis can help to inform conservation planning for boreal caribou and other wide-ranging species that would benefit from data-driven characterizations of multiscale population spatial structure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».