Effects of hunting on demographic parameters of American black bears
Notice bibliographique
Résumé
We conducted an experiment to test competing hypotheses regarding the effects of hunting on American black bear (Ursus americanus) demographic parameters. Specifically, we tested for the existence and the relative influence of sexually selected infanticide (SSI) and density dependence in regulating demographic parameters. We monitored 290 bears in 2 hunted areas and an adjoining unhunted area in the boreal forest of Alberta, Canada, during a 4-year study (2002–2005). We manipulated the areas using a modified before–after control–impact (BACI) design whereby bait sites for hunting were closed in 1 of the 2 hunted areas in years 3 and 4 and adult males in the unhunted area were removed in year 3. Results did not support a significant influence of SSI, if it occurs, on population parameters compared with the effects of density dependence. We found lower cub survival (66% versus 83%) and older age of first reproduction in the unhunted, higher-density area than in the lower-density, hunted area. We found no difference in body condition of males and females between areas, suggesting that if SSI restricted females to suboptimal areas, the effect was not strong enough to affect reproduction. We did not detect an influx of new males or a change in cub survival after removal of adult males from the unhunted area (66% before versus 73% after). Our results suggest that SSI does not affect the population growth rate of hunted black bear populations, and that target hunting quotas do not require including potential effects of SSI in population projections. However, SSI should be considered in unhunted or lightly hunted populations approaching carrying capacity (K). We advocate the inclusion of density dependence in population projection models for bear populations. However, for specific cases where harvesting maintains a population size well below K, density-dependent effects are predicted to be negligible due to the non-linear relationship between demographic parameters and density.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 ».