Walking the line: Investigating biophysical characteristics related to wildlife use of linear features
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Habitat restoration is a necessary component of wildlife conservation in anthropogenic landscapes. To ensure restoration initiatives achieve the desired effects on wildlife communities, it is useful to investigate how animals use landscape features. Understanding the relationships between wildlife use and ecological cues provides specific and measurable targets that can be used to measure restoration success. In western Canada, linear feature networks formed by seismic lines, pipelines and roads have altered the boreal forest landscape and resulted in population declines for woodland caribou. Restoration is aimed at supporting caribou recovery by deterring linear feature use by caribou predators and ungulate competitors. Information on how linear feature characteristics facilitate or deter wildlife use supports restoration initiatives by providing specific targets for restoration. Here, we used wildlife track and sign data to investigate biophysical characteristics related to the use of linear features by canines, bears, deer, elk and moose in caribou ranges of west‐central and north‐western Alberta and British Columbia. We built generalized linear mixed models consistent with three hypotheses that could explain likely mechanisms for use: (1) ease of movement, (2) risk avoidance and (3) resource availability (prey and forage). Moose, deer, elk and bears were more likely to use linear features with either human or game trails. Bears and canines were less likely to use seismic lines with greater lateral vegetation cover and taller vegetation, respectively. Moose, deer and elk were more likely to use linear features with a greater cover of ungulate forage taxa such as willow, birch, sedges and forbs. These results suggest that restoration focusing on trails, online vegetation structure and online vegetation type should deter predators and ungulate prey species to the overall benefit of caribou. Our study corroborates the findings of other research recommending structural and functional restoration using high‐intensity line blocking and vegetative regeneration. We provide specific targets for linear feature restoration to assist in prioritization according to restoration objectives, which translates to a broader goal of linking local‐level restoration actions to landscape‐level conservation goals. This approach to restoration has implications for any major system experiencing anthropogenic landscape change.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».