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Enregistrement W2566227474 · doi:10.1111/1365-2664.12863

Ecological and evolutionary effects of selective harvest of non‐lactating female ungulates

2016· article· en· W2566227474 sur OpenAlexafffund
Marco Rughetti, Marco Festa‐Bianchet, Steeve D. Côté, Sandra Hamel

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité LavalUniversité de SherbrookeAlberta Conservation Association
Mots-clésBiologyUngulateReproductive successReproductionPopulationEcologyDensity dependenceZoologyDemographyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Female ungulates are often selectively harvested according to their reproductive status. Because ungulate population growth depends heavily on adult female survival, it is crucial to understand the effects of this selective harvest. Recent studies revealed persistent individual differences in female reproductive potential, with a positive correlation of reproductive success over consecutive years. If current reproduction is correlated with lifetime reproductive success, then selective harvest of non‐lactating females should remove individuals of low reproductive potential, with lower impact on population growth than random harvest. If lifetime reproductive success has a genetic basis, selective harvest may also increase the proportion of successful females. We used an individual‐based model to understand the short‐term effects of harvest intensity and hunter selectivity on population dynamics, accounting for both heterogeneity in reproductive potential and orphan survival. We also explored the long‐term effect of harvest as a selective pressure on female heterogeneity. Selective harvest of non‐lactating females reduced survival to primiparity compared to random harvest, because of high harvest rates of pre‐reproductive females. After primiparity, however, females of higher reproductive potential had higher survival under selective than random harvest. Therefore, the overall effect on population dynamics depends on a trade‐off between a high harvest of pre‐reproductive females and a reduced harvest of reproductive females with high reproductive potential. Female heterogeneity and the length of the pre‐reproductive period affected this trade‐off. Over the short term, high heterogeneity in reproductive potential of pre‐reproductive females made selective harvest the most effective strategy to maintain a high population growth rate. With low heterogeneity and little effects of orphaning on juvenile mortality, however, random harvest had a lower impact on population growth than selective harvest. Over the long term, selective female harvest may increase the proportion of successful reproducers in the population. Synthesis and applications . Selective harvests of non‐lactating females appear justified only if female heterogeneity in reproductive potential and/or orphan mortality are very high. Because pre‐reproductive females will be subject to intense harvest, selective harvest may reduce population growth rate compared to random harvest in species with late primiparity, especially if most pre‐reproductive female normally survive to primiparity. When heterogeneity in reproductive potential and orphan mortality are low, random female harvest appears preferable to selective harvest.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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