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Aerial Surveys Vs Hunting Statistics To Monitor Deer Density: The Example Of Anticosti Island, Québec, Canada

2007· article· en· W2177121469 sur OpenAlexafffundabout
Nathalie Pettorelli, Steeve D. Côté, André Gingras, François Potvin, Jean Huot

Notice bibliographique

RevueWildlife Biology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité LavalMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOdocoileusAerial surveyGeographyPopulation densityPopulationEcologyPhysical geographyFisheryStatisticsBiologyDemographyCartographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cervid densities have recently increased in many parts of North America and Europe. To design sustainable harvesting strategies, a good understanding of deer population dynamics and reliable estimates of population densities are required. This is especially true on Anticosti Island, Québec, Canada, where sport hunting is the main source of income, and where long-lasting impacts of white-tailed deer Odocoileus virginianus on the forest ecosystem have been reported due to high deer densities. We compared white-tailed deer densities estimated in 2001 on the basis of an extensive aerial survey of 512 plots, each 3.5 km long by 60 m wide, with indices based on hunting statistics in 24 hunting zones on the island. We found a positive correlation between the number of deer seen per hunter day and the density of deer estimated by the aerial survey, but this correlation was highly influenced by the four locations with the highest densities of deer. We detected no significant correlation between deer density estimated by the aerial survey within each hunting zone and the number of deer harvested per hunter day. Our results underline the need for comparative studies addressing the validity of density indices based on hunting statistics to monitor variations in cervid population numbers.

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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,361

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations39
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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