Relationship between winter severity and survival of mule deer fawns in the Peace Region of British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
This extension note summarizes results of an ongoing study to measure the survival of mule deer ( Odocoileus hemionus) fawns through their first winter in the Peace Region of British Columbia. Each spring since 1991, mule deer were counted and classified by sex and age by driving along roads that go through areas known for providing good winter range. Seven transects were driven for a total distance of 205.3 km. The number of fawns observed is expressed as a ratio of fawns per 100 does. Average monthly air temperature and total monthly snowfall data from November to the following April from 1991 through 2008 were obtained from Environment Canada’s website. A winter severity index (WSI) integrating temperature and snowfall data was calculated and correlated to the observed fawn-to-doe ratio. A statistically significant relationship between this ratio and the WSI was obtained through regression analysis. Resulting data confirms previous research that showed survival of fawns through their first winter is higher in milder winters. For the same time period, we also compared WSI values for the Peace Region with those from three other areas in British Columbia. Results indicate that, on average, the Peace Region experienced harsher winter conditions than the other regions. The variation of the WSI was also much greater in the Peace Region. These results have implications for mule deer management in this region.
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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 ».