Estimation of Body‐Size Traits by Photogrammetry in Large Mammals to Inform Conservation
Notice bibliographique
Résumé
Photography, including remote imagery and camera traps, has contributed substantially to conservation. However, the potential to use photography to understand demography and inform policy is limited. To have practical value, remote assessments must be reasonably accurate and widely deployable. Prior efforts to develop noninvasive methods of estimating trait size have been motivated by a desire to answer evolutionary questions, measure physiological growth, or, in the case of illegal trade, assess economics of horn sizes; but rarely have such methods been directed at conservation. Here I demonstrate a simple, noninvasive photographic technique and address how knowledge of values of individual-specific metrics bears on conservation policy. I used 10 years of data on juvenile moose (Alces alces) to examine whether body size and probability of survival are positively correlated in cold climates. I investigated whether the presence of mothers improved juvenile survival. The posited latter relation is relevant to policy because harvest of adult females has been permitted in some Canadian and American jurisdictions under the assumption that probability of survival of young is independent of maternal presence. The accuracy of estimates of head sizes made from photographs exceeded 98%. The estimates revealed that overwinter juvenile survival had no relation to the juvenile's estimated mass (p < 0.64) and was more strongly associated with maternal presence (p < 0.02) than winter snow depth (p < 0.18). These findings highlight the effects on survival of a social dynamic (the mother-young association) rather than body size and suggest a change in harvest policy will increase survival. Furthermore, photographic imaging of growth of individual juvenile muskoxen (Ovibos moschatus) over 3 Arctic winters revealed annual variability in size, which supports the idea that noninvasive monitoring may allow one to detect how some environmental conditions ultimately affect body growth.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».