Deer management in Ontario (1980-1997): Implications for future management.
Notice bibliographique
Résumé
The Ontario of Ministry Natural Resources spends considerable effort each year managing white-tailed deer (Odocoileus virginianus ). A selective harvest system, which regulates kill by issuing a restricted number of either-sex harvest permits (called tags), has been the main tool employed to manage populations. Using harvest and biological data from 1980 to 1997, we reviewed the historical ability to regulate both harvest and population size in Ontario, and assessed our ability to predict future population size. Under the selective harvest system, when more than 40% of hunters hold tags, kill can only be significantly increased by increasing hunter numbers and even below 40% tags, the most effective regulation of kill involves regulating both the number of tags and the number of hunters. The ability to regulate harvest may also be limited by hunter behaviour. Deer population size, as indicated by deer seen controlling for effort, was mainly regulated by density-dependence, with limited effects from summer and winter weather conditions. Harvest exhibited no effect on population size, except in a few, select areas where relatively large kills produced limited down-regulation. The best model created to predict changes in population, for management purposes, had poor predictive ability and barely outperformed randomly choosing a number. These results indicate an inability to regulate deer populations through a sport harvest. Kill, at historical levels, does not appear to regulate population density. Further, based on currently collected data, we are unable to make accurate predictions of future population size on which to base management decisions. We suggest a new management system, in recognition of the limited predictive and management ability, in which management actions are untaken only when estimated populations exceed broad limits.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».