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Enregistrement W1924713959 · doi:10.1002/jwmg.896

Some mechanisms underlying variation in vital rates of grizzly bears on a multiple use landscape

2015· article· en· W1924713959 sur OpenAlexaff
Bruce N. McLellan

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensMinistry of Forests
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrsusPopulationGrizzly BearsProductivityDemographyEcologyPopulation densityReproductionBiologyMortality rateGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Understanding factors that govern the abundance of organisms is fundamental to the science of ecology and important for conservation and management of species. I used temporal and spatial comparisons to test the influence of human industrial activity, huckleberry ( Vaccinium membranaceum ) productivity, and population density on grizzly bear ( Ursus arctos ) vital rates and population trends over a 32‐year period. Survival rates of adult and subadult males were 0.84 and 0.78, respectively, and lower than those of adult (0.93) or subadult females (0.96). Of the 31 bears that died while radio‐collared, 26 (84%) were killed by people. Of those killed by people, 11 (35%) were legally killed by hunters and 84% were deaths that occurred <120 m from a road. In the first decade of study (1979–1988) when salvage logging and gas exploration was intensive, bear density was relatively low, and huckleberry production was generally good, the population increased (λ = 1.074) with high survival rates of cubs (0.84) and yearlings (0.86) plus a high reproductive rate of 0.374. During the second decade (1989–1998) when there was little industrial activity and huckleberry production remained good, the population continued to grow (λ ≈ 1.06–1.08) because survival of all age classes remained high, but the reproductive rate declined to 0.257. Bear density reached its maximum (55.6 bears/1,000 km 2 excluding independent males) at the start of the third decade. During the third decade (1999–2010), there was little industrial activity, but huckleberry production declined dramatically and often completely failed. During the third decade the population declined (λ ≈ 0.955–0.980) as the reproductive rate dropped to 0.192 because of small litters (1.82), extended interbirth intervals (2.93, 3.44, and 4.22 years in decades 1, 2, and 3, respectively) and increased age of primiparity (6.60, 7.09, and 10.46 years in decades 1, 2, and 3, respectively). Adult female survival also declined likely because more females were without offspring and thus vulnerable to hunting. The best model predicting if a parous female would have a small (0 or 1 cub) or large (2 or 3 cub) litter when not encumbered with offspring the previous mating season included both huckleberry abundance the previous year and female bear density. Population inventories during the third decade had approximately twice as many bears detected per DNA hair trap set in the portion of the valley where there had been rapid industrial development, grizzly bear hunting, and large huckleberry fields than in an adjacent portion of the valley that was protected from industry and hunting but with no major huckleberry fields. The abundance of huckleberries growing in mountains above most human activity permitted this population to expand in spite of the industrial development. The population was primarily regulated by the interaction of bear density and the density‐independent production of huckleberries, their major summer‐fall energy food. © 2015 The Wildlife Society.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations110
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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