Behavioral responses of white-tailed deer subjected to lethal management
Notice bibliographique
Résumé
Currently, the most effective and cost-efficient mechanism for controlling overabundant white-tailed deer ( Odocoileus virginianus (Zimmermann, 1780)) is lethal removal, most commonly controlled hunting and sharpshooting. Deer subjected to such efforts may behave differently during removal and remaining deer may alter behaviors, potentially limiting future efficacy of removal efforts. Our objectives were to quantify changes in deer distribution in response to controlled hunting and sharpshooting. We immobilized two sample populations of 20 deer (one enclosed and one free-ranging) in central New Jersey, USA, and fitted them with global positioning system collars. The free-ranging herd experienced 11 days of controlled hunting, reducing density from 78 to 27 deer/km2. We subjected the enclosed herd to a 7 day sharpshoot, reducing density from 83 to 7 deer/km2. Hunted deer increased mean home ranges during removal, while deer exposed to sharpshooting did not. Collared doe–doe home-range overlap increased postsharpshoot, suggesting increased social interaction. Behaviors of hunted deer were directly affected by the human threat, while behavioral changes of deer exposed to sharpshooting were linked to population reduction. In the absence of an intact matrilineal social group, unrelated does will seek each other out in what appears to be an inherent need to be social.
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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 | 0,001 |
| 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 ».