Population demographics and space use of white-tailed deer in the northern lower peninsula of Michigan
Notice bibliographique
Résumé
I studied population demographics and space-use of white-tailed deer in Manistee and Mason counties in the northern lower peninsula of Michigan during 2005-08. Deer density from spring spotlight distance sampling surveys was 20.1 ± 1.7 deer/km2. The sex ratio was 14 bucks:100 does and the age ratio was 84 fawns:100 does. I radiomarked and monitored 105 does (62 adults and 43 fawns) for survival and space use. Annual adult survival was 0.74 ± 0.06, with most mortalities (n = 8 of 23) caused by human harvest. Adult survival was the highest during winter (1.00) and lowest in autumn (0.81 ± 0.08). Winter/spring fawn survival was 0.74 ± 0.06, with all mortalities caused by predation (n = 4) and starvation (n = 3). Mean size of composite home-ranges and core-areas were 2.0 ± 0.1 km2 and 0.4 ± 0.02 km2, respectively, and did not differ seasonally. Cover-type use did not differ seasonally between home ranges and core areas, indicating that deer did not select specific cover types within their home range. Vegetated openland and mast-producing upland forests received the highest proportion of use in home ranges (47% and 23%, respectively) and core areas (49% and 21%, respectively). These data will be beneficial for modeling deer population growth and response to harvest and to focus habitat management prescriptions for the Little River Band of Ottawa Indians.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».