Lethal wolf control elicits change in moose habitat selection in unexpected ways
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Moose (Alces alces) and woodland caribou (Ranger tarandus caribou) are the 2 large prey species for wolves (Canis lupus) in the Nearctic boreal forest in North America. Caribou have declined, with widespread anthropogenic disturbance as the ultimate cause and wolf predation as the proximal cause. To conserve caribou the government of Alberta, Canada initiated a wolf control program to reduce predation rates on caribou populations and contribute to caribou population recovery. Predators play an important role in shaping the structure and function of ecosystems through top‐down forces. We hypothesized that the strongest factors influencing moose occurrences would reflect changes in predation risk before and after the onset of wolf control. We weighed evidence for competing hypothesis by deploying cameras across a highly industrialized landscape in Alberta for 3 years after wolf control (2017–2020), capitalizing on 3 years of existing data before the onset of wolf control (2011–2014). We created generalized linear models representing competing hypotheses about moose response to natural and anthropogenic landscape features before and after wolf control, examining support for each in an information‐theoretic framework. Prior to wolf control, the model containing landscape features providing security cover was best‐supported, but this was scale‐dependent. After wolf control, the model containing landscape features that offer increased forage opportunities was best‐supported. Unexpectedly, the direction of effect was often opposite to predictions, with moose avoiding some features thought to provide security and forage. We demonstrate that lethal predator control affects the spatial distribution of its primary prey species but in ways we do not fully comprehend, highlighting the need for a better understanding of community dynamics following wolf control.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».