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Enregistrement W2010239565 · doi:10.1002/jwmg.143

Genetic mark–recapture population estimation in black bears and issues of scale

2011· article· en· W2010239565 sur OpenAlexaff
Stephanie S. Coster, Adrienne I. Kovach, Peter J. Pekins, Andrew B. Cooper, Andrew Timmins

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrsusMark and recaptureGeographyPopulationEstimationDemographyEffective population sizeAbundance (ecology)WildlifeStatisticsBiologyGenetic variationEcologyMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abundance estimates for black bears (Ursus americanus) are important for effective management. Recently, DNA technology has resulted in widespread use of noninvasive, genetic capture–mark–recapture (CMR) approaches to estimate populations. Few studies have compared the genetic CMR methods to other estimation methods. We used genetic CMR to estimate the bear population at 2 study sites in northern New Hampshire (Pittsburg and Milan) in 2 consecutive years. We compared these estimates to those derived from traditional methods used by the New Hampshire Fish and Game Department (NHFG) using hunter harvest and mortality data. Density estimates produced with genetic CMR methods were similar both years and were comparable to those derived from traditional methods. In 2006, the estimated number of bears in Pittsburg was 79 (95% CI = 60–98) corresponding to a density of 15–24 (95% CI) bears/100 km2; the 2007 estimate was 83 (95% CI = 67–99; density = 16–24 bears/100 km2). In 2006, the estimated number of bears in Milan was 95 (95% CI = 74–117; density = 16–25 bears/100 km2); the 2007 estimate was 96 (95% CI = 77–114; density = 17–25 bears/100 km2). We found that genetic CMR methods were able to identify demographic variation at a local scale, including a strongly skewed sex ratio (2 M:1 F) in the Milan population. Genetic CMR is a useful tool for wildlife managers to monitor populations of local concern, where abundance or demographic characteristics may deviate from regional estimates. Future monitoring of the Milan population with genetic CMR is recommended to determine if the sex ratio bias continues, possibly warranting a change in local harvest regimes. © 2011 The Wildlife Society.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations16
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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