Black-tailed deer resource selection reveals some mechanisms behind the ‘luxury effect’ in urban wildlife
Notice bibliographique
Résumé
The global urban population is expected to increase by 2.5 billion people over the next 30 years. Yet the doubling of urban landscapes in the last decades have already led to habitat loss and concomitant impacts to biodiversity. Nonetheless urban landscapes remain important for wildlife, and global syntheses have revealed that wealthy urban areas house more biodiversity, a ‘luxury effect’. We researched some of the mechanisms for the luxury effect for urban black-tailed deer, a species of increasing concern in urban landscapes across the northwestern Nearctic. We satellite collared twenty deer in an urban landscape in British Columbia, Canada, with high-resolution fix rates. We used generalized models in an information-theoretic framework to weigh evidence for competing hypotheses about the role of tree cover, productivity, public green spaces, and wealth in explaining deer selection. Wealth, manifesting as housing lot size, emerged as the dominant predictor of deer space-use, which is highly concentrated into very small home-ranges. Other landscape elements stemming from affluence, including golf courses and parklands, were also strongly selected by deer. We show post-colonization landscape conversion from dry semi-arid savannah to well-watered high-productivity landscapes is supporting deer, with ramifications for the rest of the biotic community. With urban landscapes becoming an increasingly important for biodiversity conservation, understanding these mechanisms can help to promote wildlife-human coexistence.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».