Human and Wildlife Use of Mountain Glacier Habitat in Western North America
Notice bibliographique
Résumé
The global recession of glaciers and perennial snowfields is reshaping mountain ecosystems. Beyond physical changes to the landscape and altered downstream hydrology, the implications of glacier decline for biodiversity are poorly known. Before predictions can be made about how climate change will affect wildlife in glacier-associated ecosystems, a more thorough accounting of the role that glaciers play in species' life histories is needed. In this study, we deployed an elevational transect of wildlife cameras along the western margin of the Paradise Glacier, a rapidly receding mountain glacier on the south side of Mount Rainier, WA, USA. From June to September 2021, we detected at least 16 vertebrate species (7 birds, 9 mammals) using glacier-associated habitats over 770 trap nights. Humans, primarily skiers, were the most common species detected, but we also recorded 99 observations of wildlife (birds and other mammals). These included three species of conservation concern in Washington: wolverine (Gulo gulo), Cascade red fox (Vulpes vulpes cascadensis), and white-tailed ptarmigan (Lagopus leucura). Collectively, our results reveal a rich diversity of wildlife using a single mountain glacier and adjacent habitat in the Pacific Northwest, emphasizing a largely overlooked risk of climate change to mountain biodiversity. We conclude by highlighting the global need for similar studies to better understand the true scale of biodiversity that will be impacted by glacier recession in mountain ecosystems.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».