MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2133888553 · doi:10.2981/09-115

Evaluation of alternative management strategies of muskrat Ondatra zibethicus population control using a population model

2011· article· en· W2133888553 sur OpenAlexaff
Daan Bos, Ron Ydenberg

Notice bibliographique

RevueWildlife Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationPopulation controlControl (management)Agency (philosophy)Management strategyIntegrated pest managementBusinessPopulation growthField (mathematics)Environmental resource managementOperations managementEcologyBiologyComputer scienceEngineeringEconomicsEnvironmental healthResearch methodologyMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Muskrats Ondatra zibethicus are considered a pest species in the Netherlands, and a year‐round control programme is in effect. Currently, the agency responsible for the management of muskrat populations in the Netherlands (the LCCM) is preparing for field studies to compare alternative strategies of control. In order to decide on the specific design of such field studies, a population dynamic model was built. The model compares the current management strategy with alternatives in which the effort is focused in space or in time. The model allows us to prioritise future research questions. The major gaps in knowledge at this moment are: 1) insight into the costs of harvesting at different harvest rates, and 2) the relationship between population density on the one hand and (financial damage or) safety risk on the other hand. We suggest continuing the current management, and to test our hypothesis that intensifying harvest will lead to lower numbers of animals killed in the medium term than more extensive harvest rates. The muskrat control programme offers excellent opportunities for applied biological studies of which the benefits are likely to outweigh the costs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWildlife BiologyMême sujetAnimal Ecology and Behavior StudiesTravaux en français237 207