Demographic consequences of harvesting: a case study from a small and isolated moose population
Notice bibliographique
Résumé
Harvesting can have a substantial impact on population dynamics and individual performance in wild populations. While the direct consequences of harvest on individual survival and population growth rate are often apparent, harvesting can also have indirect and more subtle demographic consequences. Disentangling these consequences, however, requires in-depth knowledge of individual life histories of both females and males in the population. Here, we summarise demographic research on a population where such data exist: the Vega moose population in northern Norway. In this population, vital rates vary considerably among both females and males, and harvesting increases this variation by generating positive covariation between reproductive performance and survival. The skewed age and sex structure, which is typical of many harvested populations, also has demographic consequences: it reduces the ratio of effective to total population size and influences variation in vital rates in males and females. The moose harvest at Vega is structured by age- and sex-specific quotas, but it is not intentionally selective regarding size or other phenotypic characteristics. Still, harvest selection for earlier birth rates and larger calves was apparent, likely due to habitat-performance relationships and habitat-specific harvest mortality. Together, the bulk of research on this population shows that harvesting impacts population demography through many different pathways, with some being more subtle than others. These complex pathways influence the demographic variance and affect stochastic processes such as population growth, genetic drift, and rates of evolutionary change, and they must therefore be acknowledged in management plans to achieve sustainable harvesting.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».