Aerial Surveys Vs Hunting Statistics To Monitor Deer Density: The Example Of Anticosti Island, Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».