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Enregistrement W4388461149 · doi:10.1002/jwmg.22522

No long‐term effect of black bear removal on elk calf recruitment in the southern Appalachians

2023· article· en· W4388461149 sur OpenAlexaboutno aff
Joseph Yarkovich, Jessica Braunstein, Jennifer M. Mullinax, Joseph D. Clark

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Park ServiceU.S. Geological SurveyRocky Mountain Elk Foundation
Mots-clésUrsusNational parkPopulationHunting seasonPredationIce calvingGeographyPopulation declineCervus elaphusOvis canadensisEcologyPer capitaBiologyAnimal scienceFisheryDemographyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In 2001 and 2002, 52 elk ( Cervus canadensis ; 21 males, 31 females), originally obtained from Elk Island National Park, Alberta, Canada, were transported and released into Cataloochee Valley in the northeastern portion of Great Smoky Mountains National Park (GRSM, Park), North Carolina, USA. The annual population growth rate ( λ ) was negative (0.996, 95% CI = 0.945–1.047) and predation by black bears ( Ursus americanus ) on elk calves was identified as an important determinant of population growth. From 2006 to 2008, 49 bears from the primary elk calving area (i.e., Cataloochee Valley) were trapped and translocated about 70 km to the southwestern portion of the Park just prior to elk calving. Per capita recruitment (i.e., the number of calves produced per adult female that survive to 1 year of age) increased from 0.306 prior to bear translocation (2001–2005) to 0.544 during years when bears were translocated (2006–2008) and λ increased to 1.118 (95% CI = 1.096–1.140). Our objective was to determine whether per capita calf recruitment rates after bear removal (2009–2019) at Cataloochee were similar to the higher rates estimated during bear removal (i.e., long‐term response) or if they returned to rates before bear removal (i.e., short‐term response), and how those rates compared with recruitment from portions of our study area where bears were not relocated. We documented 419 potential elk calving events and monitored 129 yearling and adult elk from 2001 to 2019. Known‐fate models based on radio‐telemetry and observational data supported calf recruitment returning to pre‐2006 levels at Cataloochee (short‐term response); recruitment of Cataloochee elk before and after bear relocation was lower (0.184) than during bear relocation (0.492). Recruitment rates of elk outside the removal area during the bear relocation period (0.478) were similar to before and after rates (0.420). In the Cataloochee Valley, cause‐specific annual calf mortality rates due to predation by bears were 0.319 before, 0.120 during, and 0.306 after bear relocation. In contrast, the cause‐specific annual mortality rate of calves in areas where bears were not relocated was 0.033 after the bear relocation period, with no bear predation on calves before or during bear relocation. The mean annual population growth rate for all monitored elk was 1.062 (95% CI = 0.979–1.140) after bear relocation based on the recruitment and survival data. Even though the effects of bear removal were temporary, the relocations were effective in achieving a short‐term increase in elk recruitment, which was important for the reintroduction program given that the elk population was small and vulnerable to extirpation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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