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Enregistrement W2767632481 · doi:10.13001/uwnpsrc.2014.4051

A Non-Invasive Population Study of Moose in Northern Yellowstone National Park

2014· article· en· W2767632481 sur OpenAlexaboutno aff
Ky B. Koitzsch, Lisa O. Koitzsch, Jared Strasberg, Tessa Lynn Tjepkes

Notice bibliographique

RevueThe UW National Parks Service Research Station Annual Reports · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSmithsonian Conservation Biology InstituteUniversity of WyomingU.S. Forest ServiceSmithsonian Institution
Mots-clésOvergrazingNational parkPopulationEcologyPopulation declineHabitatRange (aeronautics)PredationRiparian zoneGeographyBiologyGrazingDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

North American moose (Alces alces) populations are declining across much of their southern distribution from the Canadian Maritimes to the Rocky Mountain range of the Shiras moose subspecies (Alces alces shirasi). Shiras moose population declines have been documented in Montana and Wyoming with reduced productivity reported from Utah and Colorado. These declines are due to a combination of factors including the natural succession, loss, and degradation of habitat; predation by wolves and bears; disease caused by infection from artery worm; and parasitism by moose ticks. The effects of heat stress may also contribute to chronic malnutrition and a reduction in female fertility. Significant reductions in Montana and Wyoming moose populations adjacent to Yellowstone National Park (YNP) are indicative of regional moose population declines and suggest that moose numbers may be decreasing in YNP as well. In the northern portion of YNP, also known as the Northern Range (NR), significant loss of riparian willow browse due to overgrazing by elk for decades and by bison more recently, the reduction of mature and old-growth conifer forests from the fires of 1988 and from disease more recently have reduced both winter habitat quality and quantity for moose. Several moose with cropped ears, an external sign of the disease Elaeophorosis, or artery worm, have been observed over the past few years on the NR suggesting that the disease may also be present in YNP. Northern Range estimates of moose have decreased from almost 400 in 1970 to possibly fewer than 100 today. Despite evidence suggesting moose decline in YNP, no current population data exists. Knowledge of population demographics serves as a critical baseline for evaluating and understanding factors leading to population declines. However, because moose are solitary, prefer densely vegetated habitats, and are present at low densities, collecting population data is challenging. Traditional methods of studying moose that require capture, radio-collaring, and aerial surveys are costly, sometimes produce unreliable results, can be harmful to the study animal, and are discouraged in some jurisdictions such as national parks. Non-invasive sampling, the collection of data without having to capture, handle, or in any manner physically restrain study animals, has proven to be a valuable tool for acquiring accurate population data from free-ranging ungulates when using traditional methods is neither feasible nor practical. In December 2013, we initiated a three-year non-invasive moose population study in YNP with the main objective to estimate population demographics of NR moose. For three consecutive winters we will be systematically collecting fecal pellets from the extent of NR moose wintering habitat. We are extracting DNA from epithelial cells on the pellet surface and through genetic testing will be able to identify individual moose and their genders. Female pellet samples will be analyzed for pregnancy hormone concentrations to make inferences on pregnancy rates. Because fecal pellet size is directly related to moose size, and therefore to moose age, we will use various pellet measurements to differentiate between age classes. These data will be used in capture-recapture modeling to estimate population abundance and vital rates.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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