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Enregistrement W4391820753 · doi:10.1002/wlb3.01195

Single visits to active wolf dens do not impact wolf pup recruitment or pack size

2024· article· en· W4391820753 sur OpenAlexaff
Thomas D. Gable, Sean Johnson‐Bice, Austin T. Homkes, Joseph K. Bump

Notice bibliographique

RevueWildlife Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesMinnesota Environment and Natural Resources Trust FundNational Park ServiceNorthern Michigan UniversityUniversity of Minnesota
Mots-clésGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluating methods used to capture and mark neonates is necessary for ensuring research methods are ethical, follow best practices, and do not have long‐term unintended impacts on neonates or populations. We used a quasi‐experimental approach (reference versus treatment) to determine whether visiting wolf dens and marking wolf Canis lupus pups affects important wolf population metrics. Specifically, we examined whether pup recruitment and pack size differed between packs where we visited dens and handled pups (‘disturbed packs' = treatment group) and those where we did not visit dens (‘undisturbed packs' = reference group). During 2019–2023, we studied 43 wolf packs and litters, 19 of which were disturbed packs and 24 of which were undisturbed. We found no difference in recruitment or pack size between disturbed and undisturbed wolf packs. However, we did observe substantial annual variation in recruitment and pack size, which indicated that other ecological factors (e.g. prey abundance) were likely responsible for annual changes in recruitment and pack size. Our findings are consistent with several other studies, and together this research indicates that wolf dens can be visited once and wolf pups handled briefly for research purposes without having a measurable effect on recruitment and pack size.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0060,004

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,269 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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