Using human-dimensions research to reduce implementation uncertainty for wildlife management: a case of moose (Alces alces) hunting in northern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Context Wildlife managers frequently use regulations to alter the preferred hunting strategies and outcomes of hunters. However, hunters can respond to changing social and resource conditions resulting from regulations in ways that can surprise wildlife managers. Aims The specific research questions were (1) how does the availability of licences (tags) required to harvest adult moose (Alces alces) relate to the success of hunters at filling these tags and (2) how do hunting pressure and the density of calf moose relate to the harvest rate of the calf population. Methods Information about hunters, harvest-related outcomes and moose abundance were estimated from social surveys and aerial inventories in 46 wildlife management units (WMUs) in northern Ontario, Canada. An information-theoretic approach was used to select regression models that predicted the average annual filling rate of tags for adult moose and for the average annual proportion of calf population harvested by hunters in the WMUs. Key results Tag filling rates were negatively and strongly associated with the availability of tags to hunters in the WMUs. The proportion of calf population harvested was positively related to hunting pressure and negatively related to the density of calf populations in the WMUs. Conclusions As tags became more scarce, hunters appeared to become more skilled at harvesting adult moose. As calf density declined, hunters harvested larger proportions of the population, indicating a possible inverse density-dependent relationship between abundance and harvest. Implications Understanding hunters and their actions and role within a larger social-ecological system are critical for helping to reduce the uncertainty of implementing regulations for managing wildlife. Without having this understanding, it is easy for managers to become trapped in situations where the intent of management actions is undermined by the abilities of hunters who respond to both changing social and resource conditions.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».