Demographics of an Experimentally Released Population of Elk in Great Smoky Mountains National Park
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 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 ».