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Enregistrement W2071218110 · doi:10.1139/z11-043

Demography of a harvested population of wolves (<i>Canis lupus</i>) in west-central Alberta, Canada

2011· article· en· W2071218110 sur OpenAlexaffvenueabout
Nathan Webb, John R. Allen, Evelyn H. Merrill

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected AreasUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanisBiologyPopulationBiological dispersalDemographyEcologyRange (aeronautics)Geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wolves ( Canis lupus L., 1758) are subject to liberal public harvests throughout most of their range in North America, yet detailed information on populations where sport harvest is the primary source of mortality are limited. We studied a harvested wolf population in west-central Alberta from 2003 to 2008. Demographic data were collected from visits to den sites, 84 collared wolves from 19 packs, and a harvest monitoring program that augmented mandatory reporting for registered traplines. Annual harvest rate of wolves was 0.34, with harvest on registered traplines (0.22 ± 0.03) being twice that of hunters (0.12 ± 0.04). Most wolves harvested (71%) were pre-reproductive. Probability of a pack breeding was 0.83 ± 0.01, litter size averaged 5.6 ±1.4, and these rates and stability of home ranges were unaffected by the number of wolves harvested. Natural mortality (0.04 ± 0.03) and dispersal rates (0.25 ± 0.04) were lower than reported for wolf populations in protected areas. Reproductive rates balanced total wolf mortality, indicating harvest was likely sustainable. We suggest that a high proportion of juveniles harvested and the spatial structure of the registered trapline system contributed to the sustainability of harvests.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations54
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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