Monitoring coyote population dynamics by genotyping faeces
Notice bibliographique
Résumé
Reliable population estimates are necessary for effective conservation and management, and faecal genotyping has been used successfully to estimate the population size of several elusive mammalian species. Information such as changes in population size over time and survival rates, however, are often more useful for conservation biology than single population estimates. We evaluated the use of faecal genotyping as a tool for monitoring long-term population dynamics, using coyotes (Canis latrans) in the Alaska Range as a case study. We obtained 544 genotypes from 56 coyotes over 3 years (2000-2002). Tissue samples from all 15 radio-collared coyotes in our study area had > or = 1 matching faecal genotypes. We used flexible maximum-likelihood models to study coyote population dynamics, and we tested model performance against radio telemetry data. The staple prey of coyotes, snowshoe hares (Lepus americanus), dramatically declined during this study, and the coyote population declined nearly two-fold with a 1(1/2)-year time lag. Survival rates declined the year after hares crashed but recovered the following year. We conclude that long-term monitoring of elusive species using faecal genotyping is feasible and can provide data that are useful for wildlife conservation and management. We highlight some drawbacks of standard open-population models, such as low precision and the requirement of discrete sampling intervals, and we suggest that the development of open models designed for continuously collected data would enhance the utility of faecal genotyping as a monitoring tool.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».