Snow track counts for density estimation of mammalian predators in the boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Context Methods for estimating density of meso-carnivores in northern ecosystems are labour intensive and expensive to implement if mark–recapture and radio collaring are used. One alternative is to count tracks in the snow along transects as an index of density, but this method has been criticised as imprecise and lacking validation. Aims We aimed to examine the utility of track counts along snowmobile trails in the snow for measuring changes in populations of Canada lynx and coyotes in the boreal forest of north-western Canada. Methods We compared winter track counts of Canada lynx at three study sites and of coyotes at one site with concurrent estimates of density based on locations of radio-collared animals and estimates of numbers of uncollared animals from three 7–9-year studies in the Yukon and Northwest Territories, during a period of cyclical population fluctuations. Key results Snow track counts were positively correlated (r2 = 0.83) with density of Canada lynx, estimated by live trapping and radio collaring in the three survey areas. Coyotes also showed a clear relationship (r2 = 0.80) between known density and snow track counts, but track counts were strongly affected by season, with much higher counts in the early winter when snow was shallower. This indicates the need to control for season or snow depth when using track counts as indices of coyote abundance. We recommend sample sizes of at least 10 track counts per winter along a 25-km transect to maximise precision. Conclusions Snow track counts are a relatively simple, inexpensive method of concurrently tracking abundance of multiple species of meso-carnivores. These data indicate that track counts may be reliably used to monitor trends in numbers, but we suggest site-specific validation of the regressions reported here between tracks and animal abundance are required to translate these indices into estimates of density. Implications Track counts have the potential to be an affordable alternative to more intensive methods of monitoring trends in abundance of medium-sized mammals, for purposes such as management of harvest or to measure the success of programs to increase or reduce population abundance.
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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 | 0,002 | 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 ».