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Enregistrement W1977888049 · doi:10.2193/2008-573

Demographics of an Experimentally Released Population of Elk in Great Smoky Mountains National Park

2009· article· en· W1977888049 sur OpenAlexfundno aff
Jennifer L. Murrow, Joseph D. Clark, E. Kim Delozier

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceParks CanadaRocky Mountain Elk FoundationMinistry of Natural ResourcesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésUrsusNational parkPopulationVital ratesPredationPopulation growthDemographicsDemographyCervus elaphusPopulation projectionPopulation sizePredatorBiologyPopulation modelGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We assessed the potential for reestablishing elk ( Cervus elaphus ) in Great Smoky Mountains National Park (GSMNP), USA, by estimating vital rates of experimentally released animals from 2001 to 2006. Annual survival rates for calves ranged from 0.333 to 1.0 and averaged 0.592. Annual survival for subadult and adult elk (i.e., ≥ 1 yr of age) ranged from 0.690 to 0.933, depending on age and sex. We used those and other vital rates to model projected population growth and viability using a stochastic individual‐based model. The annual growth rate (λ) of the modeled population over a 25‐year period averaged 0.996 and declined from 1.059 the first year to 0.990 at year 25. The modeled population failed to attain a positive 25‐year mean growth rate in 46.0% of the projections. Poor calf recruitment was an important determinant of low population growth. Predation by black bears ( Ursus americanus ) was the dominant calf mortality factor. Most of the variance of growth projections was due to demographic variation resulting from the small population size (n = 61). Management actions such as predator control may help increase calf recruitment, but our projections suggest that the GSMNP elk population may be at risk for some time because of high demographic variation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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