Changing grizzly bear space use and functional connectivity in response to human disturbance in the southern Canadian Rocky Mountains
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding wildlife responses to human disturbance is essential for developing effective conservation and management strategies. Grizzly bears in the southern Canadian Rocky Mountains face increasing habitat alteration from roads, forest harvest, human settlements, and mining, which can alter the way animals move through the landscape. Deleterious effects on genetic exchange, demographic connectivity, and access to key resources can occur if movements are dramatically altered. We used integrated step‐selection functions (iSSF) to model movement and habitat selection for 109 GPS‐collared grizzly bears across an 85,000 km 2 multi‐use landscape in southeastern British Columbia and southwestern Alberta. We then simulated individual grizzly bear movements from fitted iSSFs to predict changes in population‐level space use and functional connectivity under the following scenarios: (1) without current levels of human disturbance, (2) under current conditions, and (3) with a defined increase in human disturbance. Bears avoided crossing highways but were attracted to areas alongside highways in areas with relatively low forage availability at a broad spatial scale, such as in Banff National Park and the Kananaskis region. Females generally avoided moving through towns in spring and summer, while males were more likely to do so. Additional footprints of proposed mines and expanded human settlements in a potential future scenario were predicted to further decrease functional connectivity for grizzly bears on top of prior connectivity losses from existing human disturbance. Our study builds upon existing work simulating animal space use from fitted iSSFs by incorporating individual‐level variation into population‐level simulations and by fitting functional responses that help capture broad‐scale variation in behavior and improve model transferability to new areas. Our results provide insights into grizzly bear movement and connectivity in an area of high conservation importance, and our predictive maps can be used to directly inform transboundary management actions and conservation planning.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle