What waterfowl hunters want: exploring heterogeneity in hunting trip preferences
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canadian and American waterfowl hunters were surveyed to identify their hunting trip preferences. Respondents were individuals that were now participating or had participated in waterfowl hunting, and most had hunted the majority of the last five years. We identified four latent classes of waterfowl hunters that varied in their preferences for harvest, access effort, length of travel, quantity of waterfowl seen, and the potential for interference/competition. We found a diminishing return associated with the number of waterfowl harvested, and that ‘devoted’ and ‘local’ hunters did not perceive appreciable benefit from harvesting more birds beyond harvesting a single bird. Results highlight the importance of not only considering population size, but also the location of habitat for people and waterfowl. Our results provide waterfowl managers important insights into the heterogeneity of North American waterfowl hunters by highlighting differences in priorities for waterfowl hunting trips. Notably, to address this heterogeneity, managers could consider the balance of objectives, actions and resources designed to satisfy current waterfowl hunters. Managing access to improve the likelihood that hunters will see and have opportunities to harvest some waterfowl has benefit to hunters.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».