Cougar predation and population growth of sympatric mule deer and white-tailed deer
Notice bibliographique
Résumé
Mule deer (Odocoileus hemionus) populations throughout the west appear to be declining, whereas white-tailed deer (Odocoileus virginianus) populations are increasing. We compared abundance, number of fetuses per female (maternity rate), recruitment, and cause-specific adult ([Formula: see text]1 year old) mortality rate for sympatric mule deer and white-tailed deer in south-central British Columbia to assess population growth for each species. White-tailed deer were three times more abundant (908 ± 152) than mule deer (336 ± 122) (mean ± 1 SE). Fetal rates of white-tailed deer (1.83) were similar to those of mule deer (1.78). There was no statistically significant difference in recruitment of white-tailed deer (56 fawns : 100 does) and mule deer (38 fawns : 100 does). The annual survival rate for adult white-tailed deer (SWT = 0.81) was significantly higher than that for mule deer (SMD = 0.72). The main cause of mortality in both populations was cougar predation. The lower mule deer survival rate could be directly linked to a higher predation rate (0.17) than for white-tailed deer (0.09). The finite growth rate (λ) was 0.88 for mule deer and 1.02 for white-tailed deer. The disparate survival and predation rates are consistent with the apparent-competition hypothesis.
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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 | 0,001 | 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 ».