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Enregistrement W4391280664 · doi:10.1111/1365-2664.14589

Humans drive spatial variation in mortality risk for a threatened wolf population in a <i>Canis</i> hybrid zone

2024· article· en· W4391280664 sur OpenAlexafffundabout
John F. Benson, Peter J. Mahoney, Tyler J. Wheeldon, Connor A. Thompson, Mariah E. Ward, Ashley McLaren, Glenn E. Desy, John M. Fryxell, Brent R. Patterson

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of GuelphTrent UniversityMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesDivision of Environmental BiologyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaW. Garfield Weston FoundationTrent UniversityWorld Wildlife FundOntario Ministry of Natural Resources and ForestryWildlife Conservation SocietyMinistry of Natural ResourcesNational Science Foundation
Mots-clésCanisThreatened speciesPopulationBiologyEcologyGeographyUrsusMortality rateNational parkDemographyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Large carnivores often exhibit high survival rates in protected areas, whereas intentional and unintentional human‐caused mortality may be greater in adjacent areas. These patterns can result in source‐sink dynamics and limit population expansion beyond protected areas. We used telemetry data from 438 canids in 141 packs collected from 2002 to 2020 to evaluate mortality risk for wolves, coyotes, and admixed canids in a 3‐species hybrid zone in and adjacent to a large protected area in Ontario, Canada. The hybrid zone is occupied by most of the remaining eastern wolves (Canis lycaon), a rare, threatened species that hybridizes with sympatric eastern coyotes (C. latrans) and Great Lakes grey wolves (C. lupus). Within Algonquin Provincial Park (APP), annual human‐caused mortality from harvest and vehicles was low (0.06, 95% CI [0.03, 0.08]), whereas annual human‐caused mortality was higher in adjacent areas (0.31, 95% CI [0.25, 0.37]). Smaller protected areas implemented to help protect eastern wolves did not significantly reduce mortality. Eastern wolves survived poorly relative to other canids and dispersing canids survived poorly relative to residents. Mortality risk was greater when canids were closer to roads. Mortality risk was also increased or reduced by the strength of individual‐level selection or avoidance of roads relative to their availability, respectively. Our results provide a comprehensive evaluation of factors influencing spatial variation in mortality risk for canids to inform eastern wolf recovery efforts. Additionally, we developed a novel modelling approach for investigating the influence of resource selection on mortality risk, which highlighted that individual‐level responses to risk can strongly influence population‐level mortality patterns. Synthesis and applications. Despite being listed as ‘threatened’ under the Ontario Endangered Species Act, eastern wolves are still legally trapped and shot outside protected areas in central Ontario. Eastern wolves and dispersing canids survive poorly outside of APP, primarily from human‐caused mortality. These results, along with the apparent inadequacy of the smaller protected areas, suggest that expanding the threatened eastern wolf population outside APP is unlikely under current management conditions. Protecting eastern wolves from human‐caused mortality is complicated as it would require a harvest ban for all canids, including coyotes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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