An integrated modeling approach for assessing management objectives for mule deer in central British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We used an integrated Bayesian state‐space population model to assess whether management objectives were met before (1995–2003), during (2004–2010), and after (2011–2013) antlerless permits to harvest mule deer ( Odocoileus hemionus ) were increased in response to stakeholder concerns in central British Columbia, Canada. Data inputs included 19 years of harvest data, 7 years of autumn age–sex composition data, 17 years of spring age–sex composition data, and 15 years of a population index. Management objectives were to maintain a spring population of 7,000–9,000 deer and a posthunt adult sex ratio of 20–30 males:100 females. An 8.5‐fold increase in antlerless permits raised the antlerless harvest rates from 1.0% (1995–2003) to 4.8% (2004–2010). Antlerless harvest rates decreased to 2.8% following a 53% decrease in permits from 2011 to 2013. Population projections from 2014 to 2018 fell within the bounds of the management objectives, but 95% credibility intervals revealed great uncertainty in population size and composition. We recommend a structured, adaptive approach to mule deer management that includes annual adjustment of harvests, monitoring, and modeling, with an open‐ended stakeholder engagement process to ensure objectives remain relevant, measurable, and achievable. © 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».