Impacts on declining moose populations in southeastern Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
Moose (Alces alces) populations in eastern and central North America have declined in many parts of their southern range. Many potential impacts on moose have been suggested as contributing to moose declines, including changing habitat disturbance regimes and enhanced disease transmission through increasing deer populations. We examined factors affecting moose in Game Hunting Area (GHA) 26 in southeastern Manitoba, where moose populations have declined substantially, by comparing provincial aerial survey data with features of the landscape. Moose were more likely to be found in areas with high logging (>25%) and recent forest fires (within the past 30 years), indicating that moose respond favorably to habitat disturbances. The presence of roads did not affect the likelihood of moose presence. Moose were negatively impacted by white-tailed deer (Odocoileus virginianus). We used model selection to determine the variables most important for predicting the presence of moose in GHA 26. The best model included the presence of deer, logging, and forest fires. Among the variables considered, deer presence had the highest relative importance. This study suggests that to increase moose numbers, controlled burns and potential logging areas should be considered as ways to produce new habitat and plant growth for moose in the area. Managing the deer population also could control the effect of the deer brain worm (Parelaphostrongylus tenuis) on the moose population in GHA 26.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».