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Enregistrement W3034306818 · doi:10.1002/wsb.1099

A Large‐Scale Experiment to Evaluate Control of Invasive Muskrats

2020· article· en· W3034306818 sur OpenAlexaff
Daan Bos, E. Emiel van Loon, Erik Klop, Ron Ydenberg

Notice bibliographique

RevueWildlife Society Bulletin · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRange (aeronautics)Catch per unit effortHabitatControl areaGeographyPopulationEcologyEnvironmental scienceFisheryStatisticsControl (management)DemographyBiologyAbundance (ecology)MathematicsComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The muskrat ( Ondatra zibethicus ) is an invasive species in Europe. The extensive waterways of the Netherlands provide ideal habitat for muskrats, and a large population established itself after arrival in 1941. A control program was put into effect immediately because muskrat burrowing can compromise the integrity of dikes and, hence, poses a significant public safety risk. The current (2015) annual catch of approximately 89,000 individuals is equivalent to approximately 0.30 muskrats/km of waterway, well above the national objective in spite of decades of effort. The control program is expensive (€35 M annually) and contested by animal rights groups. These factors created the need for a careful evaluation of the full range of control possibilities, from ‘no control’ to ‘extermination.’ As part of this, we experimentally evaluated the validity of a previously published correlation (based on historical data) between catch and effort. We raised or lowered removal effort (2013–2016) in a stratified random sample of 117 5‐km × 5‐km ‘atlas squares’ from the national grid. We found that catch‐per‐unit effort (CPUE) decreased after effort was increased, and rose after effort was decreased, by amounts slightly greater than expected based on the correlational data, though confidence intervals enclose zero. As anticipated, CPUE varied consistently and strongly between seasons. The biggest (and unanticipated) effects were those of the catch in the preceding 3 years (‘history’), and surrounding area (‘neighborhood’). Our experiment confirms estimates of intensity of control required to lower muskrat populations. These results will help with more effective allocation of control effort, and better‐informed evaluation of the economic costs of various control options. © 2020 The Authors. Wildlife Society Bulletin published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of The Wildlife Society.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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