Seasonality in functional connectivity: A case study with the American marten in Forillon National Park
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Protected areas are essential tools for reducing loss of global biodiversity. To fulfill their ecological functions, protected areas must be connected to their surroundings, a requirement that is difficult to meet in landscapes intensively disturbed by anthropogenic activities. Therefore, protecting movement corridors at the edges of protected areas is crucial, especially for species with broad habitat needs, such as the American marten ( Martes americana ). However, habitat selection and space use patterns are dynamic processes, so we could expect that functional connectivity would vary temporally in response to changing environmental conditions and levels of human activities. In this study, we aimed at predicting the location of movement corridors for the American marten in Forillon National Park and its periphery during two contrasted periods (snow‐free: May–November; snow‐covered: December–April). We used “seasonal” resource selection functions to identify core areas (interpreted as circuit “nodes”) and CircuitScape to delineate movement corridors between them based on the electrical circuit theory. Habitat selection patterns differed between periods, with martens avoiding open areas, high elevations and road proximity during the snow‐free period, while avoiding areas closer to secondary roads but selecting areas closer to primary roads and housing structures during the snow‐covered period. Consequently, the location of movement corridors differed partially between periods. Functional connectivity was favored by the presence of forest patches for both periods, while being constrained by open environments, especially during the snow‐free period. Our study highlights the importance of modeling functional connectivity at fine temporal scales in order to provide movement corridors that fulfill the requirements of a species at each period of its annual cycle.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».