Notice bibliographique
Résumé
We developed a stage/sex matrix model for quota-harvest management of moose ( Alces alces ) populations in Alberta, and believe that the model structure has general applicability for harvesting of large mammal populations. The model includes density dependence in stage/sex-based vital rates and allows for estimation of carrying capacity and herd composition at carrying capacity from limited population survey data and harvest data. The model allows a biologist to evaluate optimal harvest strategies with the aim to optimize either the yield of the number of bulls harvested (goal B) or the yield of the total number of moose harvested (goal TY). The model predicted that to optimize yield of bulls, hunting of calves should be avoided because male calves recruit into the bull population the following year. If optimizing total yield, calves should be subject to intense harvest; harvesting for calves was predicted to be more intense than for bulls if female harvesting was not allowed, otherwise less intense. Bull harvest was less intense when trying to optimize yield of bulls than optimizing total yield. Small quotas of females could increase optimal yield substantially. The model also predicted that predation on calves and females reduced long-term optimal harvest intensity and calf predation reduced optimal total yield more than it influenced the optimal harvest of bulls. Reductions in moose abundance caused by predation and stochastic weather events can potentially cause severe consequences to harvest policy, challenging wildlife managers who must balance moose conservation, predator control, and hunter harvests. We believe that our model can facilitate harvest management, but vigilant monitoring of herd population size and composition will be necessary to ensure balance between predation and hunter harvests.
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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 ».