Effect of Habitat Supply, Behaviour-Restricted Habitat Selection, and Landscape Change on Wood Bison Carrying Capacity
Notice bibliographique
Résumé
The Ronald Lake wood bison (Bison bison athabascae) population is one of two disease-free and free-ranging wood bison populations in Alberta, Canada. Managing the population would benefit from a better understanding of how habitat, behaviour, and landscape change influence carrying capacity. Here, I compare changes in carrying capacity for the population using habitat supply, behaviour-restricted habitat selection, and simplified scenarios of habitat loss, enhancement, and change within the bison’s core winter range. Resulting carrying capacity estimates include consideration of available forage biomass, wood bison energetic requirements, and foraging constraints, such as diet composition and forage offtake. The maximum nutritional potential of bison forage in the core range in winter could support 1,947 to 3,711 bison at a mean bison density of 2.01 bison/km2. However, when considering the habitats used by bison from GPS telemetry data (behaviour-restricted habitat selection), carrying capacity is reduced by ~90% to 210–371 individuals or a mean bison density of 0.21 bison/km2. Simplified scenarios examined how both the maximum nutritional and behaviour-restricted carrying capacity estimates changed alongside habitat loss through potential industrial development, theoretical habitat enhancement post-mining, and climate change-induced drying of wetlands over the short- and long-term. The habitat loss scenario had greater reductions from the nutritional maximum carrying capacity baseline for the Ronald Lake wood bison population than the short- and long-term habitat drying scenarios (loss -10.1%, short-term -6.2%, long-term -8.5%). However, these trends were reversed for the behavioural-restricted method, in which the habitat drying scenarios had a much larger reduction from the baseline carrying capacity than the scenario of potential habitat loss (loss -10.7%, short-term -33.8%, long-term -54.8%). Although many assumptions and limitations are associated with carrying capacity estimates, a comparative approach for assessing habitat supply can help guide management of wildlife populations in dynamic landscapes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».