Impacts of human hunting on spatial behavior of white-tailed deer (<i>Odocoileus</i> <i>virginianus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Predators can influence populations through top-down effects, but most large predators have been extirpated from the range of white-tailed deer (Odocoileus virginianus (Zimmermann, 1780)). Hunters have filled this predatory role, but also can indirectly influence prey species. Indirect behavioral responses can include altered resource selection, space use, or movement. Herein, we developed a controlled study that contained both temporal and spatial risk levels to assess how deer behavior changes relative to temporal periods of risk. Total distance travelled and microrange area over 2-day periods were used to determine the general effects of hunting season on deer spatial behavior. Generally, distance travelled, microrange area, and exploratory behavior decreased during the course of the study, with the greatest decrease occurring during the active 16-day hunting period. Despite potential risk and disturbance from hunters, deer maintained site fidelity to previously established ranges and did not expand microrange areas. These data indicate that deer recognize threats from humans on the landscape and adapt behavioral strategies by minimizing movement and exhibiting high residency times in well-established ranges, factors known to influence harvest susceptibility. This information can be used to assess potential impacts from hunting for management purposes, but also to test the adaptive ability of animals to risk.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».