Successful Use of Alarm and Alert Calls to Reduce Emerging Crop Damage by Resident Canada Geese near Horicon Marsh, Wisconsin
Notice bibliographique
Résumé
Increased populations of resident Canada geese create major crop loss problems for farmers, especially in areas that become traditional sites for brood-rearing. Such sites concentrate geese and goslings in locations where food is abundant and flightless adults and young find escape safety on adjacent lakes or rivers. Emerging corn, winter wheat, and soybeans are favorite foods, and these sustain extensive crop damage when near water and brood-rearing sites. From 16 May to 28 August 2007, alarm and alert call playbacks from GooseBuster call units were used with and without other scare reinforcement to assess efficacy of different methods at reducing crop damage at multiple sites near Horicon Marsh, Wisconsin. Test sites were recommended by USDA APHIS Wildlife Services personnel as being sites with heaviest early summer crop damage reported in prior years. Criteria for success were based upon geese/hours/month or geese/hours/week of field use before and after treatment, using frequent counts of geese on properties, weekly farmer interviews, and dropping counts in fields to estimate number and number of hours geese were present. Crop damage assessment by USDA compared current year to prior years’ assessment, or used visible signs of damage and extent. On-demand use of call units, coupled with firing screamer and banger shells, was found to be the most effective method for inducing long-term crop avoidance. Crop damage reduction was very successful, ranging from a 94.3% reduction at one site (17 bushels lost in 2007 versus 297 bushels in 2006), to several fields declared to have “no significant goose damage in 2007” by USDA crop evaluation personnel. Goose hours/month on the largest field data collection decreased from >36,000 to <200 geese/hour/month, a 99.45% reduction. No sign of habituation to reinforced “on-demand” alarm call use was found over the course of the 100 days of the study.
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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 | 0,001 |
| 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 ».