Survival rates and harvest patterns of Ohio‐Banded Canada geese
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Growth of temperate breeding Canada goose ( Branta canadensis maxima ) populations remains a challenge for agencies that seek to balance social acceptance with demand for hunting opportunity from constituents. Harvest regulation is the principle means by which federal and state agencies attempt to keep populations in balance with their environment. Band recovery data and aerial surveys are used to monitor populations and evaluate population control efforts. Greater than 140,000 temperate‐breeding Canada geese were banded in Ohio, USA, from 1990 to 2015. We used Brownie dead‐recovery models to estimate survival rates as a function of time, age, urban–rural status, winter weather severity, and hunting regulations. We derived annual direct‐recovery rates by age and urban–rural cohorts. We mapped all recoveries of Ohio‐banded geese to investigate changes in harvest distribution over time. The highest‐ranked model that explained survival of Ohio‐banded geese had urban–rural status, age, and winter weather severity effects. Survival rates were lower during severe winters for adult rural geese, adult urban geese, and hatch‐year urban geese; however, hatch‐year rural geese had greater survival rates during severe winters. Direct recovery rates of all geese remained stable over the duration of the study (1990–2015), and there was a shift eastward in distribution of band recoveries over time. Survival rates of Ohio‐banded Canada geese appear to be largely unaffected by annual harvest regulations. Furthermore, long‐term moderation of winter weather in Ohio could result in increased adult goose survival, requiring additional management actions to temper population growth. © 2018 The Wildlife Society.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».