Effect of Pre‐Harvest Mortality on Harvest Rates and Derived Population Estimates
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Banding waterfowl, in combination with the citizen science provided by hunters that report marks from harvested birds, is a long‐standing, institutionalized practice for estimating probabilities of survival and exploitation (i.e., legal harvest from such populations). Range‐wide population abundance can also be estimated by combining the number of banded individuals with the number harvested from the population. Waterfowl marking with uniquely identifiable bands done during late summer in North America is often referred to as pre‐season banding. For example, mass capture of arctic geese for pre‐season banding is normally done in July (nonbreeders) or August (failed breeders and breeders with young) during flightless molt of respective groups. An important assumption for proper inference about harvest probability provided from such samples is that there is no mortality, natural or otherwise, during the interval between when individuals are marked and when hunting seasons begin. We evaluated the effect of variable mortality that could occur between marking and subsequent hunting seasons on estimates of survival, recovery, and harvest probabilities using simulation pertinent to a typical waterfowl species. We fit a Brownie tag‐recovery model to the simulated data and calculated the estimator bias that resulted from various pre‐harvest mortality scenarios. There was no effect on survival probability during the interval between annual banding in subsequent years, but recovery probability, and thus estimated harvest probability, was directly and inversely related to pre‐harvest mortality of juveniles. The magnitude of negative bias in harvest probability of juveniles increased further as the fraction of the population sampled declined. If the probability of pre‐harvest mortality differs between marked and unmarked individuals, the negative bias in harvest probability results in overestimates of derived abundance that increases as the proportion of marked individuals in the population declines. We used our observed results to propose an explanation for occasional biologically improbable estimates of abundance of juvenile lesser snow geese (Anser caerulescens). © 2021 The Authors. The Journal of Wildlife Management published by Wiley Periodicals LLC 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 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 | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».