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Enregistrement W2338501916 · doi:10.7287/peerj.preprints.1978v1

Managing elk in a world with complex predator-prey (and social!) dynamics: A case study from the Kootenays

2016· preprint· en· W2338501916 sur OpenAlexaff
Tara Szkorupa, Gerald W. Kuzyk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensMinistry of Forests
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredationWildlifePredatorGeographyPopulationWildlife managementEcologyEnvironmental resource managementFisheryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I will present current challenges to managing elk in a multi-predator/multi-prey system in the Kootenay Region of southeast BC. Elk in this region are highly valued by licensed hunters, First Nations and the general public and are one of the most controversial and closely monitored wildlife populations in the province. In 2010, BC Fish and Wildlife developed an elk management plan for the Kootenay Region following extensive stakeholder involvement. At that time there was relatively little regard for predation since elk populations were increasing and thought to be at or near carrying capacity in many areas. Concerns centered around the effects of large elk populations on grassland ecosystems, other wildlife species (such as bighorn sheep) and agricultural operations. Objectives for elk population targets were established by considering social and ecological criteria, and focused on reducing or maintaining populations using hunting as the primary management tool. Elk management from 2010 to 2014 followed guidance from the plan and objectives were largely achieved. Since 2014, managing elk populations has been largely reactive to the effects of predation. Information on predation is gathered from elk population and composition surveys, radio-collared elk, and anecdotal observations (e.g., from First Nations, the general public, biologists, and Conservation Officers). This information is then applied to management, in consideration of social perspectives identified through public surveys and focus group meetings. For example, wildlife staff consider predation effects on population size and trend when setting cow/calf elk seasons and number of Limited Entry Hunt authorizations. In the fall of 2015, wildlife staff began developing a provincial management plan for Rocky Mountain elk. A key part of this plan will be a management tool table, which will identify potential tools (e.g., predator management to increase elk populations), their likely biological effectiveness, as well as relevant policy, social, and economic considerations. I will provide an overview of these tools, focusing on those related to predator-prey dynamics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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