MOOSE AND DEER POPULATION TRENDS IN NORTHWESTERN ONTARIO: A CASE HISTORY
Notice bibliographique
Résumé
Many interrelated factors contribute to the rise and fall of white-tailed deer (Odocoileus virginianus) and moose (Alces alces) populations in the mixed boreal forests of eastern North America where these species often cohabit. A question not satisfactorily answered is why do moose populations periodically decline in a pronounced and prolonged way while deer populations continue to do well during times when habitat conditions appear good for both? Long-term historical data from the Kenora District of northwestern Ontario, Canada provided an opportunity to better understand temporal relationships between trends in deer and moose numbers and landscape-level habitat disturbances, ensuing forest succession, climate, predators, and disease. Over the past 100 years, moose and deer have fluctuated through 2 high-low population cycles. Deer numbers were high and moose numbers were low in the 1940s and 50s following a spruce budworm (Choristoneura fumiferana) outbreak. By the early 1960s, deer trended downwards and remained low during an extended period with frequent deep-snow winters; as deer declined, moose recovery was evident. Moose increased through the 1980s and 1990s as did deer, apparently in response to considerable habitat disturbance, including another spruce budworm outbreak and easier winters. However, despite conditions that were favourable for both species, moose declined markedly beginning in the late 1990s, and by 2012 were at very low levels district-wide while deer numbers remained high. Despite the moose decline being coincident with a short-lived winter tick (Dermacentor albipictus) epizootic in the early 2000s and increasing numbers of wolves (Canis lupus), we argue that the meningeal worm (Parelaphostrongylus tenuis) likely played a major role in this moose decline.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».