Modeling Wolf, Canis lupus, Recolonization Dynamics to Plan Conservation Actions Ahead: Will the “Big Bad Wolves” Howl Again in Slavonia, Croatia?
Notice bibliographique
Résumé
A century ago, wolves ranged throughout Croatia but were eradicated from Slavonia—a region that could serve as a crucial corridor connecting the Carpathian and Dinaric–Balkan wolf populations. Such a corridor would promote genetic exchange and help maintain ecosystem stability. Recent wolf sightings in Slavonia indicate that natural recolonization may be possible. Understanding how this process unfolds under different management scenarios is essential for minimizing conflicts and supporting successful recolonization. In this study, we modeled wolf population dynamics in Slavonia and surrounding areas using 11 scenarios, grouped into three categories: adverse events, increased carrying capacity, and population supplementation. These scenarios encompassed various management strategies, including a baseline scenario and others designed to address system uncertainties. Our results show that scenarios involving corridor construction and wolf translocation have the lowest probability of extinction. In contrast, adverse events carry a high risk of extinction, and simply expanding suitable habitats is not enough to ensure population viability. These findings underscore the importance of integrated conservation strategies that combine habitat corridors, population management, and conflict mitigation. Long-term planning is critical, as differences in outcomes become more pronounced over time. Connectivity with stable neighboring populations is vital for the long-term survival of wolves in the region. Future research should investigate whether protected areas alone are sufficient to sustain wolves as apex predators or if large-scale ecosystem restoration—including trophic rewilding—is necessary for successful recolonization.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».