Limited cougar recolonization of eastern North America predicted by an individual-based model
Notice bibliographique
Résumé
As carnivores recolonize parts of their historical range, and such recolonization is increasingly recognized for its ability to reconfigure and revitalize degraded ecosystems, understanding where and when range expansion may continue is useful for facilitating scenario planning and identifying roles for conservation measures. We developed an individual-based model to predict carnivore range expansion and applied it to cougars ( Puma concolor ) in North America between 2023 and 2100. We parameterized our model with empirical movement, demographic, and survival data, and validated its performance by hindcasting nine observed recolonization events from the 1990s – 2023. Our model accurately recreated historical recolonization events and forecasted cougars reclaiming 2.1 % of unoccupied range by 2100, mostly in boreal Canada. Of currently unoccupied states/provinces (“jurisdictions”), only Manitoba received universal support across model runs for hosting a breeding population by 2100. Oklahoma, Minnesota, Kansas, and Iowa, requiring dispersal across nonhabitat, had 30 %, 30 %, 11 %, and 2 % probability of recolonization, respectively. No other jurisdictions were forecast to be recolonized. Mortality from harvest in Midwestern source populations and vehicle collisions dominated outcomes for eastward-moving females. Simulated management scenarios eliminating such hunting and adding nine wildlife crossing structures, however, did not significantly change recolonization probability. In areas where current cougar range abuts unoccupied breeding habitat, we estimated slower rates of expansion, varying from 2 to 3 km·yr −1 , yielding roughly 150–230 km of linear expansion in those regions by 2100. Our mechanistic model and underlying empirical data provide a credible and transferable approach to forecast carnivore range expansion.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».