Wolf-Cougar Occupancy Modelling in the Rocky Mountains of Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Cougars (Puma concolor) and wolves (Canis lupis) are top predators that influence the dynamics of an ecosystem, including prey behavior and dynamics, and interspecific competition. I am examining co-occurrence between wolves and cougars in the Central Alberta Rockies using occupancy modeling. I hypothesize that cougars will be pushed out of higher quality habitat in the presence of wolves, to higher elevations, more rugged terrain, and areas with lower NPP than the areas occupied by wolves. There is a system of 167 remote wildlife cameras in Banff, Jasper, and Yoho National Parks; I am using the 2013 data for analysis. I have separated the data into logical seasons to better understand cooccurence patterns, summer (May 1 – October 31) and winter (Nov 1 – April 30), and it is separated into seven-day increments. From naïve occupancy models, summer cougar occupancy is 0.35 with a detection probability of 0.202 and winter occupancy is 0.157 with a detection probability of 0.0674. Summer wolf occupancy is 0.625 with a detection probability of 0.209, while winter occupancy is 0.435 with a detection probability of 0.134. The larger proportional, seasonal difference for cougar occupancy is intriguing because prey density is higher during the winter, meaning cougar-wolf competition may increase during winter; wolf presence may impact cougar detection and occupancy. This will be explored in the study, as well as covariates describing cougar and wolf occupancy separately and together. This study is important because the literature about wolf-cougar cooccurence provides mixed results: mostly cougars are secondary predators to wolves, but occasionally, cougars are unaffected by wolf presence. Understanding these interactions in this specific site will add to the literature and provide insight into the study ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».