Density-dependent habitat selection of plains bison in Grasslands National Park
Notice bibliographique
Résumé
Habitat selection models are commonly used to inform species conservation and management decisions; however, such models are context dependent, and results may vary depending on how close a population is to the carrying capacity. Despite acknowledgment that habitat selection is density dependent, relatively few researchers account in their analyses for changes in population density over time. Using a long-term dataset (11 years) for GPS-tracked Plains Bison (Bison bison) at Grasslands National Park, Saskatchewan, Canada (n = 22), I examined seasonal habitat selection during a period of natural population growth following reintroduction and a period of population size manipulations. I used resource selection function (RSF) and latent selection difference function (LSD) analyses to model interactions between selection for vegetation productivity and distance from roads and population density. Bison showed decreased avoidance of roads as density increased and increased avoidance of roads following reductions in population density at most spatio-temporal scales examined. The relationship between selection for vegetation productivity and density was highly seasonally variable: bison selected for abundant forage when density was low and became less selective at high density during and immediately after calving. Consistent with predictions of density-dependent habitat selection, bison were free to select for abundant forage in areas far from human activity when density was low and were required to become less selective as density increased during seasons when the herd is most vulnerable and nutritional requirements are high. My study highlights the importance of considering changes in population density when using habitat selection models to inform decisions on wildlife population management.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».