MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3012692899

DEMOGRAPHIC STATUS OF MOOSE POPULATIONS IN THE BOREAL PLAIN ECOZONE OF CANADA

2019· article· en· W3012692899 sur OpenAlexaffabout
A. Alan Arsenault, Arthur Rodgers, Kent Whaley

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensMinistry of Energy, Northern Development and MinesGovernment of ManitobaMinistry of Natural Resources and ForestryMillar College of the Bible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorealGeographyEnvironmental sciencePhysical geographyDemographyArchaeologySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Broad scale analyses of winter population survey data collected between 1985 and 2015 were conducted to provide a synthesis of the current status and historical performance of 14 moose (Alces alces) populations residing in the Boreal Plain Ecozone of Saskatchewan and western Manitoba. Population time series models indicated a broad scale decline averaging 30% in moose populations across the Boreal Plain Ecozone since 2000 relative to the long-term (1985 to 2015) cumulative mean population size. Demographic patterns and rates of population change were variable among and within populations across years. We found an inverse relationship between adult sex ratio (bull:cow) and population density (R² = 0.48, P < 0.001), which suggests negative population growth (λ < 1.0) when the adult sex ratio falls below a density-dependent threshold for population growth. Winter calf recruitment (calves/cow) was positively correlated (R² = 0.12, P = 0.027) with adult sex ratio. Stable or increasing populations (λ ≥ 1.0) tended to have lower adult sex ratios relative to winter calf recruitment ratios than declining populations. Population state and vital rate relationships are useful to assess population performance and guide science-based moose management strategies in a Management-by-Objective decision-analytic framework.

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)0,001
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)→Même sujetWildlife Ecology and Conservation→Travaux en français237 207→