Factors influencing moose harvest success and hunter effort in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The management of big game harvest is important for maintaining viable populations and providing recreational opportunities to hunters. There are numerous strategies used by management agencies to achieve these goals, but they are complicated by variation in factors that are difficult to control, such as harvest success rates. For harvest management decisions to have the desired effect on big game populations, the mechanisms affecting factors like harvest success rates need to be properly understood. We used Bayesian hierarchical survival models to explore the factors influencing spatial and temporal variation in moose (Alces alces) harvest success rates in Ontario, Canada. We estimated harvest success rates from hunter reports from 59 Wildlife Management Units from 2000–2019. Overall, harvest success rates were primarily influenced by variables under the control of management agencies, such as season length and tag allocations, but they were also affected by external factors like moose density and weather. Season length, while positively related to harvest success for shorter seasons (e.g., <25 days), exhibited limited influence for longer seasons (>25 days). Our results were largely consistent across spatial and temporal scales, with a similarly strong positive effect of moose density and negative effect of tag allocation between management units and across years. This study emphasizes the need for managers to recognize the inherent uncertainty in harvest outcomes beyond their control and the importance of open communication with hunters in achieving effective harvest management, while offering concrete pathways for influencing harvest success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».