Contribution of dogs to white‐tailed deer hunting success
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dogs (Canis familiaris) are used in hunting white‐tailed deer (Odocoileus virginianus) in 10 North American jurisdictions. Although the practice is longstanding and controversial, the effects of dogs on the outcome of the hunt have rarely been studied. We evaluated the influence of dogs on recreational hunting of white‐tailed deer based on long‐term data from southeastern Ontario, Canada. Over 25 years, annual surveys of hunters were used to collect data on hunting effort and deer harvest from approximately 85 camps, roughly half of which had dogs. We investigated the relationship between harvest and 3 treatments (i.e., 0 dogs, 1 dog, and ≥2 dogs in camp), interactions with weather and deer density, and effects of neighboring camps. Dogs enhanced hunter success. We found no difference in deer encounter rates but, per unit effort, camps with ≥2 dogs harvested 0.013 (26%) more deer per hunter‐day, missed 0.010 (23%) more deer per hunter‐day, and wounded 0.002 (40%) more deer per hunter‐day than camps without dogs. Conversely, camps without dogs saw, without shooting at, 0.033 (23%) more deer per hunter‐day than camps with ≥2 dogs. These results are consistent with the idea that hunters with dogs are less selective. Hunters with dogs harvested more fawns per unit effort, but we found no difference in the harvest rate of older female deer. More precipitation, greater wind speed, lower temperatures and greater deer density improved harvest success but had no differential effect among dog treatments. Hunter success at camps with ≥2 dogs was less when neighboring camps also had ≥2 dogs. Because antlerless deer quotas are the principal means to control populations, increasing use of hunting dogs is unlikely to have substantial effects in managing overabundant deer. © 2012 The Wildlife Society.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».