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EFFECTIVENESS OF A SELECTIVE HARVEST SYSTEM IN REGULATING DEER POPULATIONS IN ONTARIO

2004· article· en· W2178805654 sur OpenAlexafffundabout
Brian G. Giles, C. Scott Findlay

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesMinistry of Natural Resources
Mots-clésOdocoileusWildlifeWildlife managementPopulationGeographyBiologyEcologyPopulation densityPopulation sizePopulation controlAgroforestryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although wildlife management agencies commonly employ sex-selective harvests to regulate white-tailed deer (Odocoileus virginianus) populations, few studies have documented the effectiveness of these harvests. Using data from 1980 to 1997 for the Algonquin Highlands region of Ontario, Canada, we assessed (1) the ability of wildlife managers to control the size of the antlerless harvest using sex-selective permits, and (2) the ability of antlerless harvest to control changes in deer density. Antlerless harvest was related only to the number of permits issued when <40% of hunters had antlerless permits; above this threshold, kill was related only to hunter numbers, not the number of antlerless permits. Factors such as deer encounter rates and hunter selectivity or behavior also may influence the size of the kill. Historically, antlerless kill showed little detectable effect on deer population density, which appears to be regulated primarily by density-dependent factors. This implies that antlerless kill historically occurred at levels too low to depress populations, or that existing data are simply too noisy to allow detection of a kill effect. Either way, the current harvest management system appears to have little ability to regulate deer populations in Ontario. Declining hunter participation and/or increasing deer populations will only decrease the effectiveness of the current sport harvest for management, and wildlife managers may need to look to other means of managing the population.

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 enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,996

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations80
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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