Determining factors affecting moose population change in British Columbia: an update
Notice bibliographique
Résumé
In response to declining moose numbers in central British Columbia (BC), the BC Ministry of Forests, Lands and Natural Resource Operations initiated a five-year (December 2013–March 2018) provincially coordinated, moose-research project. The primary research objective is to identify the causes and rates of cow moose mortality and examine factors that contributed to their increased vulnerability, with particular reference to the landscape-change hypothesis. Cow moose were instrumented with GPS (Global Positioning System) radio collars and monitored in five study areas that were selected based on their moose population trend and landscape conditions, particularly the degree of mountain pine beetle salvage logging and associated road building. Samples were collected during capture for health testing. Rapid-response, mortality-site investigations were the key technique to determining probable cause of death of the collared cows. As of April 19, 2016, 336 cow moose had been fitted with GPS collars. The majority of cow moose were in good body condition, had pregnancy rates within the normal range, and showed no indication of immediate disease or parasite concerns at the population level. During this study period, the status of radio-collared cow moose was: 243 active, 49 failed (i.e., either stopped collecting location data or slipped from moose), and 44 mortalities. Probable cause of death for the 44 mortalities was predation (20), hunting (9; licensed 1, unlicensed 8), apparent starvation (4), vehicle collision (1), natural (1), unknown natural (1), health-related (1), unknown health-related (4), and unknown (3). The combined annual survival rate of cow moose from all study areas was 92 ± 8% in 2013/14, 92 ± 5% in 2014/15 and 88 ± 4% in 2015/16 (to April 19, 2016) — all within the normal range for stable moose populations. Preliminary results determined predation was responsible for 45% of the collared moose mortalities. Health testing is pending on samples collected from these collared moose mortalities which may provide insight on body condition or pre-existing conditions that may have increased their vulnerability to predation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».