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Enregistrement W4410480619 · doi:10.1002/jwmg.70040

Mixed evidence for disturbance‐mediated apparent competition for declining caribou in western British Columbia, Canada

2025· article· en· W4410480619 sur OpenAlexafffundabout
Katie Tjaden‐McClement, Tazarve Gharajehdaghipour, Carolyn R. Shores, Shane White, Robin Steenweg, Mathieu Bourbonnais, Zoe Konanz, A. Cole Burton

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaGovernment of British ColumbiaUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésDisturbance (geology)Competition (biology)GeographyEcologyFisheryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding causal mechanisms of decline for species at risk is critical for effective conservation. Caribou (Rangifer tarandus) face threats from habitat loss and degradation due to human activities, and many caribou populations across Canada have experienced dramatic declines in recent decades. Disturbance‐mediated apparent competition (DMAC) has been implicated in many of these declines, but its generality has been questioned, particularly for low‐productivity caribou ranges. The DMAC hypothesis leads to the following predictions: 1) a vegetation productivity pulse after disturbance, 2) primary ungulate prey attraction to disturbed areas, 3) predator attraction to primary prey and disturbance, and 4) increased caribou predation risk due to overlapping habitat use with primary prey and predators. We tested these predictions for the declining Itcha‐Ilgachuz caribou population, located in the low‐productivity Chilcotin Plateau region of west‐central British Columbia, Canada. We used a remotely sensed productivity index to examine vegetation recovery patterns after disturbance and used camera traps and Bayesian mixed effects negative binomial regression models to estimate the responses of primary prey, predator, and caribou relative abundance to landscape disturbances <40 years old, interacting species, and other habitat features. We identified a productivity pulse in harvested and burnt forest patches, but overall productivity was lower than in other caribou ranges where DMAC occurs. Primary prey, moose (Alces alces) and mule deer (Odocoileus hemionus), showed strong positive responses to burnt areas and weak positive responses to harvested forest. For predators, wolves (Canis lupus), black bears (Ursus americanus), and grizzly bears (Ursus arctos) were positively associated with primary prey species, while coyotes (Canis latrans) and Canada lynx (Lynx canadensis) were more strongly associated with snowshoe hare (Lepus americanus), and wolverines (Gulo gulo) were not associated with any focal prey species. Wolves, grizzly bears, and wolverines were not associated with habitat disturbance, but black bears, coyotes, and lynx responded positively to burned and harvested areas. Caribou did not have reduced relative abundance in harvested forests or burns, potentially increasing their overlap with predators. Overall, we found mixed support for DMAC for the Itcha‐Ilgachuz caribou population, with stronger evidence for a pathway mediated by disturbance from forest fire, rather than forest harvest. We recommend further research and action on wildfire management for the recovery of this population, including monitoring population trends of caribou and interacting species in response to habitat management. Our results emphasize the context‐dependency of mechanisms of decline for caribou and underscore the need for population‐specific knowledge to effectively conserve threatened species.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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