Dynamic connectivity assessment for a terrestrial predator in a metropolitan region
Notice bibliographique
Résumé
Protecting wildlife movement corridors is critical for species conservation. Urban planning often aims to create corridors for animal movement through conservation initiatives. However, research on connectivity for urban wildlife is limited. Here, we assessed connectivity for coyotes ( Canis latrans ) dynamically across temporal scales and demographic traits, parametrized using the habitat selection of 27 global positioning system (GPS)‐collared coyotes in the city of Toronto, Canada. The habitat selection models accounted for human population density, impervious area, vegetation density, and distance to different linear features. Results indicated that (1) vegetation‐dense areas were key for connectivity in urban areas; (2) riverbanks, railways, and areas below power lines were predicted as movement corridors; and (3) commercial and industrial clusters strongly disrupted connectivity. Spatiotemporal differences in connectivity were associated with time of day and coyote social status but not with climate and biological seasonality or coyote age and sex. Residential roads were pivotal in the temporal dynamism of connectivity. The maintenance and enhancement of plant structural complexity along key infrastructure (for example, highways, waterways, and parking lots) should be considered when managing connectivity corridors in cities.
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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) | 0,001 | 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 ».