An Interdisciplinary Approach to Mapping and Modelling Resource Selection and the Rapid Spread of Invasive Wild Pigs (Sus scrofa) at the Northern Extent of their Introduced Range
Notice bibliographique
Résumé
This research provided the first-ever peer-reviewed and publicly available baseline of invasive wild pig (Sus scrofa) distribution in Canada. The results of this thesis quantified some of the serious ecological, economic, and animal health risks posed by wild pigs at the northern extent of their introduced range in North America. An interdisciplinary approach that integrated a diverse array of stakeholders and multiple, independent data collection methods was applied throughout the research. Wild pigs have exhibited an exponential range increase from initial introductions onto the landscape in the early 1990s. The cumulative distribution of wild pig occurrences has expanded to encompass 777,000 km2 across Canada from British Columbia to Quebec as of 2017, with 92% of the spread occurring in the Prairie Provinces. Resource selection function (RSF) models that incorporated propagule pressure were developed to quantify the factors influencing wild pig distribution and resource selection on the Canadian prairies. Wild pigs selected for deciduous forest (β [95% CI] = 1.32 [ 1.00, 1.64]), annual crop (β [95% CI] = 0.65 [ 0.32, 1.00]), and water (β [95% CI] = 0.32 [ 0.06, 0.58]). The distance to domestic wild boar farms was a primary driver of wild pig distribution (β [95% CI] = -1.19 [-1.41, -0.97]). This research used spatial overlap as a proxy measure to estimate the relative risk of disease transmission at the wildlife-livestock interface, predation of species at risk (SAR), and degradation of protected habitats. The relative likelihood of the risk of spatial overlap was predicted using RSFs and multivariate analyses. The results of this research established that wild pigs posed a significant risk to native species and natural habitats as well as the potential for disease transmission risk to livestock at the northern extent of their introduced range. This study identified the high relative likelihood of spatial overlap at the wildlife-livestock interface and with protected areas and SAR. Heterogenous landscapes with a mix of forest cover, annual crop, and water within the agro-ecosystem in close proximity to current or historical domestic wild boar farms were at greatest risk for wild pig presence. The results from this study may be used to guide effective wild pig management across Canada and may be adapted and applied to a wide range of invasive species management and control strategies.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».