Annual survival and seasonal hunting mortality of midcontinent snow geese
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Annual banding programs have allowed the estimation of key demographic parameters for many populations of harvested wildlife, yet they often provide little insight into vital rate variation among seasonally occupied habitats or among regions with differing hunting regulations. For lesser snow geese (Chen caerulescens caerulescens) in the midcontinent of North America, rapid growth in abundance and the consequent implementation of special conservation measures present a scenario where seasonal mortality estimates would be highly valuable. We evaluated variation in hunting mortality of adult and young geese among 3 seasons (autumn, winter, and spring) based on annual banding data from breeding colonies north and south of 60°N latitude, and seasonal hunting recoveries from the United States and Canada. Using band‐recovery models and data covering 1999 through 2015, we first estimated annual survival for geese of both age classes and breeding locations, and then subsequently used seasonal hunting recoveries to derive estimates of seasonal hunting mortality and annual non‐hunting mortality. Simulation models validated the accuracy of this approach. Hunting mortality in winter generally exceeded that during spring and autumn, but our estimates suggested that hunting mortality represented a small fraction of annual mortality for adult and young birds. Consistent with recent studies, our estimates pointed to a greater harvest effect for the smaller subarctic population breeding near southern Hudson Bay, Canada, than for the large arctic population breeding farther north. Although mean kill rates were higher for young than adult geese, natural mortality for young was high and temporally variable, implying that some hunting mortality experienced by young geese during their first year could be compensated by natural causes of death. Natural (non‐hunting) mortality and annual survival showed greater temporal variation than seasonal kill rates in adults and young geese, highlighting the importance of non‐harvest factors (e.g., climate, habitat, population density) to the dynamics of these populations. These novel estimates of seasonal kill rates and non‐hunting mortality contribute further support to the notion that internal dynamics of the lesser snow goose midcontinent population, including natural mortality and recruitment, currently influence population trajectory more than ongoing interventions through harvest management. © 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 | 0,000 | 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 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 ».