Shifts in diel activity of Rocky Mountain mammal communities in response to anthropogenic disturbance and sympatric invasive white-tailed deer
Notice bibliographique
Résumé
Coexistence mechanisms such as temporal niche partitioning among sympatric wildlife species may be impacted by continued human disturbance and invasive species. White-tailed deer expansion in North America, a product of landscape and climate change, may alter other species’ diel activity and have implications for conservation of native species. We asked: 1) To what degree does invasive white-tailed deer temporal activity overlap with other ungulate species (mule deer and moose) in landscapes with high human disturbance, versus landscapes with low human disturbance? 2) To what degree does invasive white-tailed deer and predator activity (wolves, grizzly bears, and coyotes) overlap in landscapes with high human disturbance versus landscapes with low human disturbance? Using detection data from infrared remote cameras, we compared a high-disturbance (2019–2020) and a low-disturbance (2009–2010) landscape in the Canadian Rocky Mountains. We used activity pattern analysis to quantify temporal overlap between sympatric mammal species and white-tailed deer. We found that contrary to our hypotheses, sympatric ungulate species maintained activity and temporal overlap with white-tailed deer in both landscapes. Predators did not match the temporal activity of white-tailed deer in the high-disturbance landscape as closely as in the low-disturbance landscape. We conjecture ungulates may be prioritizing periods of optimal foraging or reducing predation risk rather than temporal niche partitioning from invasive-white-tailed deer. Predator species may be more sensitive to anthropogenic disturbance than ungulates and adjust their temporal activity in high-disturbance landscapes. Native ungulates’ lack of diel activity adaptation to white-tailed deer invasions is an important piece of the behavioural puzzle about how western Nearctic systems change with anthropogenic disturbance and human-mediated range shifts.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».