Restoring historical moose densities results in fewer wolves killed for woodland caribou conservation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Woodland caribou ( Rangifer tarandus caribou ) are declining across much of their distribution in Canada in response to habitat alteration, leading to unsustainable predation, particularly by wolves ( Canis lupus ). Habitat alteration can benefit the primary prey species of wolves (moose [ Alces alces ] and deer [ Odocoileus spp.]) by creating early seral conditions that contain more of their preferred food types. This increase in primary prey populations results in elevated wolf abundance and heightened predation pressure on caribou. In response to the elevated wolf populations and the risks to caribou, managers have reduced wolf abundance in key areas. Ecological theory suggests that reducing wolf abundance would release moose from the top‐down effects of wolf predation, potentially allowing moose populations to grow. Elevated moose abundance thus has the potential to cause wolf populations to rebound quickly each year following reductions, suggesting a possible link between moose abundance and the number of wolves killed for caribou conservation. To test this idea we used a unique management situation in British Columbia and Alberta, Canada, where lethal wolf removals were annually conducted across specific southern mountain caribou population ranges and, in some places, moose populations were concurrently reduced via liberalized hunting. We used indices of moose abundance and wolf removal data to test the hypothesis that reducing moose populations to a historical abundance target by hunting leads to fewer wolves killed for caribou conservation. After controlling for habitat quality, wolves removed per km 2 was 3.2 times lower in areas with reduced moose density ( = 1.55 wolves/1,000 km 2 ± 0.33 [SE]) than in those without reduced moose density ( = 5.02 wolves/1,000 km 2 ± 0.52). However, the average number of wolves removed per year decreased under both conditions. After 9 years, there was a 35% reduction in the predicted difference in the annual removal between areas with and without moose reduction. Our results suggest that policies that do not reduce or stabilize moose abundance will result in the removal of more wolves to increase caribou abundance. Like wolf reductions, moose reductions can also be controversial and affect local harvesters. Thus, understanding the consequences of actions that support caribou recovery is essential to supporting evidence‐based policy discussions.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».