Can management regulate the population size of wild reindeer (<i>Rangifer tarandus</i>) through harvest?
Notice bibliographique
Résumé
We analyzed a 51-year time series of harvest data from a small population of wild mountain reindeer ( Rangifer tarandus (L., 1758)) in southern Norway and examined the relative role of biological and management related processes as drivers of its population dynamics. The population is monitored annually to obtain information on population size and structure, and since 1980, managers have attempted to stabilize the population at about 1.1 reindeer/km2. The harvest increased at a higher rate than the population size and was thus probably sufficient to not only limit but also regulate population size. Phase plot analyses showed that the population has varied around a density attractor of about 1.0 reindeer/km2since 1980 and is therefore close to the targeted population size of 1.1 reindeer/km2. However, the annual harvest explained only 49% of the variation in population growth rate (λ) in a linear regression model, despite relatively low variation in population productivity (proportion of calves). Between 1999 and 2006, the population in Forolhogna declined by almost 50% before recovering to its previous size. We suggest that both imprecise population estimates and high harvest effectiveness at reduced population densities contributed to this decline. As such, this study points to some of the obstacles managers are facing when trying to stabilize productive ungulate populations even when they live in closed populations and in stable, predator-free environments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».