Spatial and temporal occurrences of prairie moose across an urban to rural gradient in Saskatoon, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The geographic range of North American moose (Alces alces) has expanded over recent decades as the population has recolonized historical habitats and dispersed into new areas, including a notable increase in moose sightings near developed, urban areas. The City of Saskatoon, Saskatchewan is situated on what would traditionally be considered atypical moose habitat, being in the semi-arid, open prairies and surrounded by high-intensity agriculture. However, this area has seen a persistent increase in the frequency of moose occurrences at the urban-rural interface over the last 30 years. We characterized spatial and temporal patterns in moose occurrences over the course of three years (2020-2023) using 29 trail cameras distributed along an urban to rural gradient within the city boundary of Saskatoon. We employed a generalized linear modelling method to assess the potential significance behind where and when moose were occurring along the gradient. Moose occurrence was negatively associated with urban sites containing higher proportions of development (>50% impervious surface cover). While we expected high occurrences during the rut, we found that moose occurrence was low through the fall months. This may be due to the high levels of human disturbance characteristic of the urban-rural interface acting as a deterrent for moose during the breeding season. Future research is warranted to better understand the underlying cause for this result. Moose also occurred most at night, coinciding with the period of lowest visibility and raising concerns for human safety. We provide suggestions and recommendations for future urban moose research and management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».