Temporal variations in female moose responses to roads and logging in the absence of wolves
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Animal movements, needed to acquire food resources, avoid predation risk, and find breeding partners, are influenced by annual and circadian cycles. Decisions related to movement reflect a quest to maximize benefits while limiting costs, especially in heterogeneous landscapes. Predation by wolves (Canis lupus) has been identified as the major driver of moose (Alces alces) habitat selection patterns, and linear features have been shown to increase wolf efficiency to travel, hunt, and kill prey. However, few studies have described moose behavioral response to roads and logging in Canada in the absence of wolves. We thus characterized temporal changes (i.e., day phases and biological periods) in eastern moose (Alces alces americana) habitat selection and space use patterns near a road network in a wolf‐free area located south of the St. Lawrence River (eastern Canada). We used telemetry data collected on 18 females between 2017 and 2019 to build resource selection functions and mixed linear regressions to explain variations in habitat selection patterns, home‐range size, and movement rates. Female moose selected forest stands providing forage when movement was not impeded by snow cover (i.e., spring/green‐up, summer/rearing, fall/rut) and stands offering protection against incidental predation during calving. In winter, home‐range size decreased with an increasing proportion of stands providing food and shelter against harsh weather, limiting the energetic costs associated with movement. Our results reaffirmed the year‐round aversive effect of roads, even in the absence of wolves, but the magnitude of this avoidance differed between day phases, being lower during the “dusk‐night‐dawn” phase, perhaps due to a lower level of human activity on and near roads. Female moose behavior in our study area was similar to what was observed in landscapes where moose and wolves cohabit, suggesting that the risk associated with humans, perceived as another type of predator, and with incidental predators (coyote Canis latrans, black bear Ursus americanus), equates that of wolf predation in heavily managed landscapes.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».