Survival and cause-specific mortality of coyotes in Wisconsin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the drivers of population dynamics informs management actions and assures the public that harvest activities are not detrimental to the long-term stability of wildlife populations. We examined the survival and cause-specific mortality of 66 adult coyotes (34 males, 32 females) using GPS radiotelemetry in southwestern Wisconsin during October 2016 to March 2020. We paired our study with a literature review of coyote survival and mortality across the United States and Canada, focusing on the geographical distribution of studies, demographic aspects of survival, and the level of exploitation by humans on coyote populations. In Wisconsin, annual survival did not differ between sexes or across years but did vary among seasons and social statuses. The relative risk for a coyote dying was higher during the winter compared to the summer. A transient coyote had a higher relative risk of mortality compared to a resident coyote. Mean annual survival probability (sexes combined) was higher for a year-long resident compared to a year-long transient. The predominant sources of known mortality (n = 37) were harvest (83.8%) and vehicle collisions (13.5%). For our literature review, we identified 56 studies estimating coyote survival or mortality from 1971 to 2021 spanning the geographic range of coyotes. We found no distinct temporal or regional patterns in survival probability or the proportion of human-induced mortality, although fewer studies originated from the northeast region of the United States. Additionally, we detected weak correlation between survival probability and proportion of human-induced mortality, suggesting coyote harvest may be compensatory. Although our findings indicate that the Wisconsin coyote population had relatively higher human-induced mortality than populations in other regions, these mortality rates appear to be sustainable for this population under current landscape and habitat conditions.
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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 | 0,001 | 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 ».