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.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».