Mortality risks and limits to population growth of fishers
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Fishers ( Pekania pennanti ) in the west coast states of Washington, Oregon, and California, USA have not recovered from population declines and the United States Fish and Wildlife Service has proposed options for listing them as threatened. Our objectives were to evaluate differences in survival and mortality risk from natural (e.g., predation, disease, injuries, starvation) and human‐linked causes (e.g., rodenticide exposure [toxicants], vehicle strikes). We monitored survival of 232 radio‐collared fishers at a northern and southern study site in the Sierra National Forest, California. We retrieved fisher carcasses, and used necropsy examinations to determine causes of death. We estimated survival and mortality rates using the Kaplan–Meier estimator and nonparametric cumulative incidence functions, respectively, and integrated risk‐specific survival rates into a Leslie matrix to evaluate how population growth (λ) might improve if management can reduce mortality from any of the risks. We determined cause of death for 93 of 121 fishers, and annual survival was 0.69 for all fishers, and 0.72 for female fishers. Mortality rates were 19.5% for predation; 2.5% for disease, injury, and starvation; and 1.9% for toxicant exposure and vehicle strikes. Predation rates were similar between sexes, and relative risk was 51% lower in fall and winter compared to spring and summer. Combined mortality from disease, injuries, starvation, vehicle strikes, and toxicants was 4.4%, and 11 times higher for males than females. We estimated a base λ at the northern site of 0.96, which had the potential to increase to 1.03 or 1.11 if predation were reduced by 25% or 50%, respectively, whereas λ could increase to 0.97 in the absence of deaths from all other risks except predation. Predation was the dominant limiting factor in our study population, and was also the most common mortality risk for fishers in the 3 West Coast states (67%), followed by disease, injury, and starvation (12%) and vehicle strikes (8%). Direct mortality from toxicants appeared limited to fishers in California. Our results identified the need for continued and potential expanded restrictions on habitat disturbance in fisher denning habitats. Research is needed on contact rates between larger predators and fishers, including whether fishers are more vulnerable to attack in open forests or along roads used by coursing predators. © 2015 The Wildlife Society.
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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 | 0,000 | 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 ».