Habitat selection and occupancy of feral horses in comparison to cattle and elk in the Rocky Mountain Foothills of Canada
Notice bibliographique
Résumé
Understanding species occupancy and habitat selection is fundamental to ecology and provides critical information for management. In the Rocky Mountain Foothills of western Canada, feral horses ( Equus ferus caballus ) are now sympatric with many native species and free-ranging cattle. From 2018–2020 we assessed the seasonal habitat selection of GPS-tracked feral horses in Alberta’s Sundre Equine Management Zone; and compared summer probability of occupancy of horses, domestic cattle ( Bos taurus ; not present in winter), and elk ( Cervus elaphus ) using a 120-unit array of trail-camera data. GPS-tracked horses varied in selection for vegetation type and counter to expectations horses tended to avoid native rangeland in summer compared to greater selection for forestry cutblocks. In winter, horses were closer to native rangelands and selected areas closer to roads, areas of lower terrain ruggedness, and areas of higher solar radiation farther from forests, suggesting that forage, habitat accessibility, and thermoregulation are important drivers of winter habitat use. GPS-tracking results were supported by trail-camera occupancy analyses that pointed to the presence of cattle as a potential modulator of horse habitat use. Summer probability of occupancy for horses was highest with increasing coverage of cutblocks in contrast to cattle where occupancy probability decreased strongly with the latter. Cattle occupancy was also negatively influenced by terrain, though positively influenced by the presence of linear features and reduced distance to roads. Elk summer occupancy increased with decreasing distance to conifer forest and increasing native rangeland, though spatial coverage of elk was low compared to cattle and horses. Our results suggest that human-caused landscape changes are important drivers of feral horse occupancy in this northern ecosystem. While cattle may displace horses from native rangeland in summer, horses appear to seasonally adjust their foraging strategy to focus on forestry cutblocks and clearings that are less used by cattle, until cattle are removed from the system for winter. Horse populations can be expected to respond favorably to increasing access to cutblocks in this ecosystem, and their presence can be predicted by increasing anthropogenic activity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».