Sex and age‐specific differences in the performance of harvest indices as proxies of population abundance under selective harvesting
Notice bibliographique
Résumé
Harvest indices are commonly used as proxies to direct population monitoring but sources of variability, including harvest effort and factors influencing detectability of animals to hunters, are rarely considered. Harvest indices may further be influenced by selective harvesting with regulatory differences in harvest effort across sex and age‐classes. To evaluate how sex and age‐specific harvests vary as proxies of abundance under selective harvesting, we assessed harvest–abundance relationships (H–A) for moose Alces alces bulls, cows and calves across 58 wildlife management units (WMUs) in Ontario, Canada. Selective harvesting in our study area resulted in more regulated harvest of bulls and cows than calves. We therefore predicted more proportional H–A for calves than bulls and cows, with variability in H–A influenced by harvest effort, in addition to weather and landscape features that may influence moose detectability to hunters. In contrast to our expectation, we found that H–A was more proportional for adult moose than calves. Additionally, we found harvest was proportionally highest for bulls, despite greater harvest effort for calves. A positive effect of harvest effort on harvest as moose abundance increased helped to explain proportional H–A for adult moose. However, the effect of harvest effort on harvest was curvilinear at high effort levels, indicating that harvest will underestimate abundance when effort by hunters is high. Additionally, we found evidence of lower harvest in relation to abundance in WMUs with higher levels of recent disturbance from wildfire burns and clear‐cuts. We demonstrate that the relationship between harvest and abundance can vary across selectively harvested sex and age‐classes, while variability in H–A can be attributed to spatial variability in harvest effort and the landscape. We caution that sources of variability in H–A, both across and among sex and age‐classes, should not be ignored when using harvest indices, especially for selectively harvested species.
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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) | 0,000 | 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 ».