Cougar spatiotemporal response to human activities in a multi‐use forest landscape on southern Vancouver Island
Notice bibliographique
Résumé
Recreational activities have been shown to induce fear responses in carnivores, causing both spatial and temporal displacement that can have cascading effects on the wider ecological community. Cougars Puma concolor are one species that are particularly sensitive to human disturbances as they have been found to be impacted by various forms of recreational activities. This research aimed to quantify the spatial and temporal responses of cougars to human activities on southern Vancouver Island in British Columbia, Canada. Fifty camera traps were deployed in a systematic probabilistic sampling design and data from the summer season of 2022 was used for analyses. We modeled cougar weekly occurrence frequency in relation to human (hikers and bikers) occurrence frequency, vehicle occurrence frequency, and landscape features, using generalized linear mixed models. Temporal responses of cougars were investigated using activity pattern analysis to compare activity patterns within a recreation area and a restricted public access reserve. Cougars avoid occurring at sites where recreationalists frequently visited, but not sites frequented by vehicles on unpaved roads. We observed minimal influence of habitat features or prey availability on cougar occurrence frequency, as measured by information loss (AIC c scores). Activity pattern analysis did not demonstrate significant differences in cougar daily activity patterns between the recreation area and no‐entry reserve, suggesting a lack of temporal response. These results suggest recreational activities on southern Vancouver Island are impacting cougar spatial – but not temporal – behavioral dynamics. Insights on how cougars respond to recreational activities can help inform landscape management and policies by providing information that can be used to mitigate negative impacts and thus ensure that recreational activities are remaining compatible with conservation efforts.
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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 | 0,001 |
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 ».