Cougar Exploitation Levels in Utah: Implications for Demographic Structure, Population Recovery, and Metapopulation Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Currently, 11 western states and 2 Canadian provinces use sport hunting as the primary mechanism for managing cougar (Puma concolor) populations. Yet the impacts of sustained harvest on cougar population dynamics and demographic structure are not well understood. We evaluated the effects of hunting on cougar populations by comparing the dynamics and demographic composition of 2 populations exposed to different levels of harvest. We monitored the cougar populations on Monroe Mountain in south-central Utah, USA, and in the Oquirrh Mountains of north-central Utah from 1996 to 2004. Over this interval the Monroe population was subjected to annual removals ranging from 17.6–51.5% (mean ± SE = 35.4 ± 4.3%) of the population, resulting in a >60% decline in cougar population density. Concurrently, the Oquirrh study area was closed to hunting and the population remained stationary. Mean age in the hunted population was lower than in the protected population (F = 9.0; df = 1, 60.3; P = 0.004), and in a pooled sample of all study animals, females were older than males (F = 13.8; df = 1, 60.3; P < 0.001). Females from the hunted population were significantly younger than those from the protected population (3.7 vs. 5.9 yr), whereas male ages did not differ between sites (3.1 vs. 3.4 yr), suggesting that male spatial requirements may put a lower limit on the area necessary to protect a subpopulation. Survival tracked trends in density on both sites. Levels of human-caused mortality were significantly different between sites (χ2 = 7.5; P = 0.006). Fecundity rates were highly variable in the protected population but appeared to track density trends with a 1-year lag on the hunted site. Results indicate that harvest exceeding 40% of the population, sustained for ≥4 years, can have significant impacts on cougar population dynamics and demographic composition. Patterns of recruitment resembled a source–sink population structure due in part to spatially variable management strategies. Based on these observations, the temporal scale of population recovery will most likely be a function of local harvest levels, the productivity of potential source populations, and the degree of landscape connectivity among demes. Under these conditions the metapopulation perspective holds promise for broad-scale management of this species.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».