MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400553472 · doi:10.1002/jwmg.22620

Lethal wolf control elicits change in moose habitat selection in unexpected ways

2024· article· en· W4400553472 sur OpenAlexafffundabout
Claire A. Ethier, Andrew F. Barnas, Nicole P. Boucher, Katherine Baillie‐David, Jason T. Fisher

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesInnotech AlbertaAlberta InnovatesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsAlberta Environment and Parks
Mots-clésWoodland caribouPredationEcologyCanisGeographyTaigaPopulationHabitatForageBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Wildlife ManagementMême sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207