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Enregistrement W2136491336 · doi:10.1111/1365-2664.12044

Relative influence of human harvest, carnivores, and weather on adult female elk survival across western<scp>N</scp>orth<scp>A</scp>merica

2013· article· en· W2136491336 sur OpenAlexaff
Jedediah F. Brodie, Heather E. Johnson, Michael S. Mitchell, Peter Zager, Kelly M. Proffitt, Mark Hebblewhite, Matthew J. Kauffman, Bruce K. Johnson, John A. Bissonette, Chad J. Bishop, Justin A. Gude, Jeff Herbert, Kent R. Hersey, Mark A. Hurley, Paul M. Lukacs, Scott M. McCorquodale, Eliot J. B. McIntire, Josh Nowak, Hall Sawyer, Douglas W. Smith, P. J. White

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesRocky Mountain Elk FoundationU.S. Geological SurveyIdaho Department of Fish and GameColorado Parks and WildlifeNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésCarnivoreBiologyCanisEcologyPopulationUngulatePredationHabitatGeographyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Well‐informed management of harvested species requires understanding how changing ecological conditions affect demography and population dynamics, information that is lacking for many species. We have limited understanding of the relative influence of carnivores, harvest, weather and forage availability on elk Cervus elaphus demography, despite the ecological and economic importance of this species. We assessed adult female survival, a key vital rate for population dynamics, from 2746 radio‐collared elk in 45 populations across western North America that experience wide variation in carnivore assemblage, harvest, weather and habitat conditions. Proportional hazard analysis revealed that ‘baseline’ (i.e. not related to human factors) mortality was higher with very high winter precipitation, particularly in populations sympatric with wolves Canis lupus . Mortality may increase via nutritional stress and heightened vulnerability to predation in snowy winters. Baseline mortality was unrelated to puma Puma concolor presence, forest cover or summer forage productivity. Cause‐specific mortality analyses showed that wolves and all carnivore species combined had additive effects on baseline elk mortality, but only reduced survival by &lt;2%. When human factors were included, ‘total’ adult mortality was solely related to harvest; the influence of native carnivores was compensatory. Annual total mortality rates were lowest in populations sympatric with both pumas and wolves because managers reduced female harvest in areas with abundant or diverse carnivores. Mortality from native carnivores peaked in late winter and early spring, while harvest‐induced mortality peaked in autumn. The strong peak in harvest‐induced mortality during the autumn hunting season decreased as the number of native carnivore species increased. Synthesis and applications . Elevated baseline adult female elk mortality from wolves in years with high winter precipitation could affect elk abundance as winters across the western US become drier and wolves recolonize portions of the region. In the absence of human harvest, wolves had additive, although limited, effects on mortality. However, human harvest, and its apparent use by managers to offset predation, primarily controls overall variation in adult female mortality. Altering harvest quotas is thus a strong tool for offsetting impacts of carnivore recolonization and shifting weather patterns on elk across western North America.

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)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations98
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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