Hunting, age structure, and horn size distribution in bighorn sheep
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Trophy hunting, the selective removal of animals for human recreation, can contribute to conservation when appropriately managed. Yet, little is known about how harvest rates or different definitions of trophy affect age structure and trophy size in harvested animals and in survivors because no controlled studies exist. To investigate the impacts of different management regimes, we developed an individual‐based model for bighorn sheep ( Ovis canadensis ), based on empirical data on survival from a protected population and data on horn growth from 2 populations that differed in their growth rates. One population showed slow horn growth and the other population fast horn growth. We subjected these model populations to varying harvest rates and 2 different hunting regulations: 4/5 curl and full‐curl definitions of a trophy male. We found that the effect of hunting regulations depends on horn growth rate. In populations with fast horn growth, the effects of trophy hunting on male age structure and horn size were greater and the effect of a change in the definition of legal male smaller than in populations with slow growth rates. High harvest rates led to a younger age structure and smaller horn size. Both effects were weakened by a more restrictive definition of trophy male. As harvest rates increased past 40% of legal males, the number of males harvested increased only marginally because an increasing proportion of the harvested males included those that had just become legal. Although our simulation focused on bighorn sheep, the link between horn growth rate and harvest effects may be applicable for any size‐selective harvest regime. © 2017 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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».