Development of a Sightability Model for Low‐Density Elk Populations in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The status of recolonizing elk ( Cervus elaphus ) populations in Ontario, Canada, is unclear and there is a need for effective population survey methods that can be applied locally. We sought to develop a sightability model that could account for both low densities of elk and dense forest cover in elk‐release areas in Ontario. We corrected winter aerial survey counts for sightability based on radiocollared animals known to be within observable distance of the aircraft. The multivariate model with the highest Akaike's Information Criterion corrected for sample size weight ( w i = 0.427) revealed that elk group size, elk activity, dominant tree type, percent canopy cover, and percent conifer cover were significant predictors of elk sightability. The group‐size effect indicated that odds of sighting an elk increased by 1.353 (95% CI = 0.874‐3.689) for every additional elk. Standing elk were 5.033 (95% CI = 0.936‐15.541) times more likely to be observed than were resting elk, and those located in conifer cover were 0.013 (95% CI = 0.001‐0.278) times less likely to be sighted than elk in deciduous cover. Furthermore, elk located in >50% canopy cover and >50% conifer cover were 0.041 (95% CI = 0.003‐0.619) times and 0.484 (95% CI = 0.024‐9.721) times less likely to be sighted than elk in more open habitat, respectively. During model validation, observers detected 79% (113/143) of known elk in any given area, and population and sightability model predictions (±90% CI) overlapped with the population estimate, implying that our predictive model was robust. Unsurprisingly, large groups of elk in open habitat increased model precision, which highlights difficulties of counting Ontario elk in their northern range. We conclude that our model provided increased reliability for estimating elk numbers in Ontario compared to existing methods, and that the estimator may be useful in other areas where elk density is low and sightability is poor due to dense forest cover.
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 | 0,001 | 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 ».