Assessing potential impacts of black bear predation on neonatal mortality in boreal caribou
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Boreal woodland caribou ( Rangifer tarandus caribou ) populations are declining because of increasing predation that is ultimately attributed to human‐caused landscape alterations and climate change. Bears ( Ursus spp.) can be a primary cause of neonate caribou mortality, yet bear–caribou dynamics during the calving season are poorly understood, particularly in western Canada. Using a simulation parameterized by empirical data from black bears ( U. americanus ) and caribou, we assessed how bear movement, habitat use, and density interact with caribou calving habitat selection to influence predation of caribou neonates. For each simulation, we placed neonates within caribou ranges according to caribou densities and calving dates. We then monitored their fates for 2 weeks, the period during which calves are particularly vulnerable to bear predation. Simulated neonates could be killed when the movement paths of global positioning system (GPS)‐collared bears came within a specified detection distance. We multiplied simulated kill rates by known bear abundance to estimate the number of neonates killed by the entire bear population. Simulation results indicated that individual bears rarely kill neonates because of low bear–neonate spatial overlap, but neonatal mortality can still be high owing to the bear densities regularly observed in the boreal forest. Caribou selected habitat during calving that reduced bear predation compared to calving randomly across their range. Recent efforts to conserve caribou have included predator reductions, but our results highlight that such action would be a challenge for black bears because it would require removing a high number of bears, many of which would never encounter a caribou calf.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».