Effects of selective harvest of non‐lactating females on chamois population dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Summary In large mammals, regulations or hunter preference often lead to selective harvest of non‐lactating females, with unknown impacts upon population growth. Because female survival has very high elasticity effects on population growth, an assessment of the magnitude and selectivity of female harvest is crucial to understand population dynamics of sport‐hunted ungulates. Hunting accounts for most mortality of adult chamois Rupicapra rupicapra and regulations typically discourage the harvest of lactating females as orphaned kids have reduced survival rates. We used an individual‐based model, produced from empirical data, to explore the effects of selective removal of non‐lactating females on chamois population dynamics. Harvest intensity had much stronger effects on female population dynamics than selectivity for reproductive status. Selective harvest of non‐lactating females had very weak effects on population size and then only at a high harvest rate and under strong selectivity. Assuming no difference in winter survival between orphaned and non‐orphaned kids, harvest of non‐lactating females decreased population size at equilibrium compared to a random female harvest, whereas the opposite was true when assuming 50% lower survival of orphaned kids. Selective harvest of non‐lactating females may avoid the negative effects of orphaning on juvenile survival, but increases mortality of pre‐reproductive females that normally enjoy high survival and have high reproductive value. Synthesis and applications . The impact of selective harvest of non‐lactating females upon population dynamics is likely to be more affected by the age structure of lactating and non‐lactating females rather than by the survival of orphan and non‐orphan juveniles. High harvest of pre‐reproductive females has undesirable effects on population dynamics, which must be considered alongside any cultural preferences of hunters when developing hunting regulations or policies.
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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 ».