A comparative analysis of management options for grizzly bear conservation in the U.S.–Canada trans-border area
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Grizzly bear (Ursus arctos) populations spanning the U.S.–Canada border in the south Selkirk, Purcell–Yaak, and Cabinet Mountains are small, vulnerable, and at the front lines of any further range contraction in North America. Recent genetics work demonstrated that the south Selkirk grizzlies are an isolated population (no male or female connectivity) of fewer than 100 individuals with a 15–20% reduction in genetic diversity and that the Purcell–Yaak population is declining and demographically isolated (no female connectivity) with fewer than 50 individuals. The <25 animals living in the Cabinet Mountains population are likely isolated from both the south Selkirk Mountain and the Purcell–Yaak populations. We recognize these populations need enhanced management. To guide the development of a comprehensive management plan, we explored the effects of 3 actions (population augmentation, enhanced population interchange, and reduced mortality through management actions). We simulated 2 populations of 50 and 100 individuals using population viability analysis (PVA) software (VORTEX). We examined these management actions and combinations of them on population growth rate and extinction probabilities. Our simulations suggest that augmentation had the largest demographic effect on population growth rate over the short-term, mortality reductions had the largest effect in the long-term, and establishing population interchange and reducing mortality had the greatest effect on extinction probability. Enhanced cooperative U.S. and Canadian efforts are required to address the issues facing these small grizzly populations and to build connectivity to existing larger populations and areas of vacant habitat. Our findings apply to recovery and conservation efforts for small populations of all species of bears.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».