Didemnum vexillum: invasion potential via harvesting and processing of the Pacific oyster (Crassostrea gigas) in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Experimental studies evaluating the effects of food availability on the movement of free-ranging animals generally involve food supplementation rather than suppression.Both approaches can yield similar insights, but we were interested in the potential for using food suppression for the management and control of invasive predators, in particular, the brown treesnake (Boiga irregularis) on Guam.However, understanding a species' response to food resources is critical before employing such a strategy.We studied the movements of 24 radio-tagged B. irregularis initially caught within four 4-ha unfenced plots in rodent-abundant (control) and rodent-suppressed (treatment) grassland habitats over a 40-day period.Because monitoring duration differed among snakes, we also analyzed short-term (16-day) activity areas.Over the 16 days, snakes associated with rodent-suppressed plots had 86% larger activity areas (ha), 94% greater dispersal distances (m), and 43% greater movement rates (m/h) than snakes associated with control plots.Boiga irregularis moved extensively, but these movements were not always reflected in the size of the snake's total activity area.Movement rates did not differ between sexes, but snakes in above-average body condition moved greater distances per hour than those in below-average condition irrespective of treatment.Our study indicates that a relatively small prey suppression effort can cause almost immediate and significant changes in B. irregularis movement.On Guam, prey suppression might enhance control efforts by either increasing trap capture success or discouraging snakes from entering areas of conservation or management concern.However, the outcome of using prey suppression as a control tool in areas threatened with the accidental introduction of the brown treesnake is more difficult to predict and might have negative consequences such as elevated dispersal rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».