Modeling Functional Connectivity for Bears Among Spawning Salmon Waterways in Haíɫzaqv (Heiltsuk) Territory, Coastal British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Understanding how functional connectivity can provide mobile consumers access to key resources can inform habitat management. The spatial arrangement of landscape features, for example, can affect movement among resource patches. Guided by the Haíɫzaqv (Heiltsuk) Integrated Resource Management Department ( HIRMD ), and within Haíɫzaqv Territory, coastal British Columbia ( BC ), Canada, our objectives were to (1) estimate functional connectivity for grizzly and black bears ( Ursus arctos and U. americanus , respectively) among aggregations of spawning Pacific salmon ( Oncorhynchus spp.), (2) identify important movement pathways for landscape planning, and (3) contribute to the growing body of functional connectivity research on dynamic ecological systems. Using circuit theory and least cost paths, we predicted movement among salmon spawning reaches within a 5618 km 2 study area. Variables affecting bear movement were parameterized by drawing on the relevant literature and Haíɫzaqv Knowledge. We validated our cumulative resistance surface with observed movements as identified via genetic recapture data. Modeled current from Circuitscape suggested areas of high connectivity between salmon spawns within and among watersheds. Our least cost paths model identified principal routes, which we then ranked to illustrate possible corridors for consideration by HIRMD planners. Understanding movement among salmon spawns, a fitness‐related food, provides key information to inform landscape planning for bears. Further, our work provides an example of connectivity research codeveloped, executed, and applied with an Indigenous government.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».