Quantifying grizzly bear (Ursus arctos) habitat selection for a seasonal resource, the Canadian buffaloberry (Sheperdia canadensis) in southern British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Wildlife conservation requires timely information on the availability and use of key habitats and resources by a species. Among large terrestrial carnivores in North America, grizzly bears (Ursus arctos) are experiencing substantial reductions in range and population size due to habitat loss and anthropogenic activities. To support grizzly bear conservation, this research will quantify the impacts of anthropogenic disturbance and habitat characteristics on grizzly bear habitat selection for an essential seasonal resource, buffaloberry (Sheperdia canadensis). Using grizzly bear telemetry data across southern British Columbia, Canada, this research first develops a resource selection function to predict buffaloberry selection based on the influence of disturbance and habitat characteristics. Grizzly bear recursive movements were then quantified using a revisitation analysis to test competing hypotheses related to the influence of buffaloberry availability, resource availability and disturbance conditions on foraging behaviour during the buffaloberry ripe period. The probability of selection for habitat with buffaloberry was widely distributed throughout southern BC, with notable clusters of high probabilities. Six variables influenced the probability of selection: available kilocalories of buffaloberry, elevation, distance to roads, aspect, terrain ruggedness index, and canopy height. Selection for habitat with buffaloberry generally increased as available kilocalories increased, between 400 – 1500m and 2500 – 2700m elevation, occurred near roads but increased as the distance from a road increased, was highest on northern and southern aspects, in habitat with low terrain ruggedness, and moderate canopy height. The number of revisits to a site increased as the percent cover of fruiting buffaloberry increased. This work has several direct and indirect applications to the management of grizzly bears in southern BC. Our research identified that the most important factors influencing grizzly bear habitat selection for buffaloberry was iv buffaloberry productivity (i.e., moderate to high available kilocalories of buffaloberry and high percent cover of fruiting buffaloberry), highlighting the need to create more areas that foster understory growth and encourage buffaloberry production. Analyzing the drivers of grizzly bear habitat selection for buffaloberry provides a better understanding of the impacts of anthropogenic disturbance and habitat quality on behaviour helping to inform pro-active and adaptive grizzly bear conservation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».