An experimental assessment of shotgun discharge on aluminum legband retention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although metal legbands have been an important scientific tool, their use for estimation of harvest and survival relies on samples of dead birds harvested by hunters using shotguns. We hypothesized that the force of steel pellets discharged from a shotgun, within the range of conditions normally experienced by goose hunters, was sufficient to reduce probability of band retention. We conducted 8 experimental trials to estimate retention per round fired at aluminum bands normally applied to arctic‐nesting geese in relation to effects of 1) target range (20 m vs. 40 m), 2) steel pellet size (4.57 mm [BB] vs. 3.81 mm [number 2]), 3) cartridge size (76.2 mm [3 in.] vs. 69.9 mm [2.75 in.]), and 4) number of rounds fired (up to 25). There was nearly complete band retention (0.999/round) at 40 m regardless of shot size or shell size used. Retention per round fired at 20 m declined to between 0.984 and 0.987 for number 2 shot and between 0.968 and 0.974 for BB shot. Our conclusions apply to unworn bands, so we recommend further simulations to assess how retention may change with age of bands as they erode or corrode on free‐ranging geese. Bias in estimates associated with loss of older bands from shotgun discharge could be adjusted if bias is estimated as done in this article. © 2011 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».