Managing wolves (<i>Canis</i><i> lupus</i>) to recover threatened woodland caribou (<i>Rangifer</i><i> tarandus caribou</i>) in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Across Canada, woodland caribou (Rangifer tarandus caribou (Gmelin, 1788)) populations are declining because of human-induced changes to food webs that are resulting in apparent competition-induced increases in predator-caused caribou mortality. We tested the hypothesis that wolf (Canis lupus L., 1758) population reduction could reverse declines in a woodland caribou population following a BACI (before-after-control-impact) design conducted over a 12-year period in west-central Alberta, Canada. We monitored annual survival for 172 adult female caribou and calf recruitment from 2000 through 2012 and conducted a provincial government delivered wolf population reduction program annually during the winters of 2005–2006 to 2012 (inclusive) in an area centered on the Little Smoky range. Wolf removal translated to a 4.6% increase in mean population growth rate of the Little Smoky population mostly through improvements in calf recruitment. In contrast, the Red Rock Prairie Creek control population exhibited a 4.7% decline. Although the wolf population reduction program appeared to stabilize the Little Smoky population, it did not lead to population increase, however, with λ remaining approximately equal to 1. Therefore, we recommend, if required, predation management be combined with effective habitat conservation and long-term planning to effect the recovery of species, such as woodland caribou, which are declining as a result of habitat-mediated apparent competition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».