Movement‐integrated habitat selection reveals wolves balance ease of travel with human avoidance in a risk–reward trade‐off
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anthropogenic linear features often alter wildlife behaviour and movement. Landscape features, such as habitat, can have important mediating effects on wildlife response to disturbance and yet are rarely explicitly considered in how habitat and disturbance interact. We tested the movement and space‐use responses of GPS‐collared grey wolves to linear features with respect to adjacent habitat variation. We simultaneously modelled wolf movement and selection within a conditional logistic regression framework (integrated Step Selection Analysis). We explicitly considered how adjacent habitat alters these responses through putative effects, such as movement friction. Classifying linear features based on the selection and movement response of wolves revealed that pairing transmission lines and primary roads increased the avoidance response to be greater than either feature on its own and provided evidence of a semi‐permeable barrier to movement. In contrast, features with reduced human activity, including secondary and tertiary roads, were highly selected for and may function as movement corridors. Synthesis and applications . Explicitly parameterizing adjacent habitat provides evidence that where a linear feature is routed and which habitats it interacts with will have the greatest implications for wolf behavioural responses. Reduced avoidance behaviour in highly risky environments signifies the importance of habitat for maintaining landscape connectivity, particularly when routing multiple different features parallel and near each other. Increased vegetation density along linear features also reduces movement advantages putatively by increasing friction, indicating that actively decommissioning other features, such as secondary roads, could be an effective mitigation strategy for reducing wolf encounters with prey. Knowing the influence of adjacent habitats on the likelihood of wolves selecting for a given linear feature creates context to minimize the impact of new anthropogenic features on behaviour.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».