A population model for management of Atlantic flyway resident population Canada geese
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Highly abundant resident Canada geese ( Branta canadensis ) cause property damage throughout their range. Effective reduction and management of these populations requires knowledge of their population dynamics and responses to management actions. We used data from New Jersey, USA, and other resident Canada goose populations to produce stage‐structured matrix models for resident Canada geese from both urban and rural landscapes. We ran stochastic simulations to assess 3 management activities for Atlantic Flyway Resident Population Canada geese: harvest, nest treatment, and cull. Unrealistic harvest rates, in excess of 10% for urban geese, would be needed to reduce the urban population to target levels within 10 years in the absence of other management activities. Nest treatment to prevent hatching is less controversial than culling adults, but as many as 62% of eggs in urban areas would need to be treated annually to sufficiently reduce the mean stochastic population growth rate. Cull would be the most effective way to achieve the population goal, but current cull rates are insufficient to reduce the urban population. Although reduction of urban geese was a challenge, current management activities in rural populations appeared to be sufficient to reduce populations. We also provide a simple spreadsheet tool for managers who want to explore management options for other resident Canada goose populations by inserting relevant vital rate estimates for their populations and manipulating management activities. © 2016 The Wildlife Society.
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 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) | 0,001 | 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 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 ».