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Enregistrement W4402911105 · doi:10.24124/2024/59547

Habitat and community ecology of Canada lynx across intensively managed forest landscapes

2024· dissertation· en· W4402911105 sur OpenAlexaboutno aff
Shannon Michael Crowley

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyGeographyHabitatCommunityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

,In the subboreal forests of central British Columbia, large-scale and rapid timber harvest has resulted in fundamental changes to the age distribution of forests. Canada lynx (Lynx canadensis) is a habitat and prey specialist on snowshoe hare (Lepus americanus) that is likely sensitive to broad-scale habitat change. It is unclear how large-scale timber harvest may influence community dynamics, including the much studied lynx-hare predator-prey cycle. The density and associated population cycles of Canada lynx differ substantially between northern and southern populations with few studies of the population or habitat ecology of lynx inhabiting southern boreal forests. My research addressed gaps in our understanding of the population, community, and habitat ecology of Canada lynx in subboreal forests of British Columbia. Specifically, I investigated the ecological factors influencing the habitat use, community interactions, and survey methods of Canada lynx during two contrasting periods of cyclic lynx and hare abundance and across a landscape with widespread and rapid forest harvesting. In Chapter 2, I compared habitat selection at two different movement scales using GPS-collared lynx and American marten as well as camera data collected during two contrasting periods of prey abundance. I found that camera traps, in general, reflected the habitat use of GPS-collared lynx and marten. Mid-level and top-level vegetation cover were important predictors of habitat use for both marten and lynx, but with opposite directional influences. Lynx and marten demonstrated differential use of habitat defined by forest age and structure suggesting that each species would serve as a unique indicator of forest condition and change. My objective in Chapter 3 was to determine if a combination of camera traps, abundance estimates, and behavioural cues could be used to monitor cyclic population trends. I found that lynx behaviours and relative abundance were strongly correlated. Consistent with my predictions, years with higher lynx and hare abundance were characterized by increases in cheek-rubbing, scentmarking, and grouping behaviours. Population indices and estimates, in combination with behavioural observations for lynx, provided insights into the ecological drivers of population trends. In Chapter 4, I used camera traps to investigate the influence of sympatric carnivores (coyote, fisher, wolverine) and prey (snowshoe hare, red squirrel) on the habitat use and cooccurrence of Canada lynx. I found that lynx occurrences mirrored the cyclic change in hare abundance, while the number of sympatric mustelid species and the occurrences of each species increased during the low period. The co-occurrence of lynx with other sympatric carnivores increased at a time of prey scarcity suggesting predator populations in subboreal forests may be in a dynamic state of habitat overlap dependent on cyclic prey abundance. In total, my research provides new insights on the habitat, behavioural, and community ecology of lynx found in subboreal forests that are experiencing rapid change. The ecology of lynx in that system is a dynamic response to not only change in forest structure, but also the abundance of their primary prey, snowshoe hare. Also, my results provide guidance on the appropriate application and possible biases of a range of methods for monitoring the distribution and abundance of lynx.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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