Weekend warriors: contrasting temporal patterns in the harvest of three species of boreal ungulates
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the drivers that shape hunter behaviour and success can help guide management decisions regarding hunting. Although there has been work on the socioeconomic and environmental drivers of hunter effort, less quantitative analysis of the temporal patterns of wildlife harvest has been available. Yet, knowing when hunters are most active may be useful for distributing the spatiotemporal allotment of hunting opportunities where real or perceived issues of hunt quality (e.g. hunter congestion) or negative impacts to local people or target and non‐target wildlife species are of concern. As a case study, we used generalized linear models to examine the effect of season, day of week (i.e. weekday versus weekends), and holidays on 26–28 years of harvest data for bison Bison bison , thinhorn sheep Ovis dalli , and moose Alces americanus in Yukon, Canada. These species are important in regional socioecological systems and highly prized by local hunters. For all three species, harvest was significantly greater on weekends than weekdays. Most of the harvest for thinhorn sheep occurred early in the season, consistent with an ‘opening day' phenomenon, whereas that for moose and bison started slowly and increased throughout the season. For all three species harvest was not significantly influenced by holidays. Bison harvest, however, was influenced in relation to public school holidays, with harvest decreasing over the winter (Christmas) break and increasing over spring break in March. Differences between these three species are likely due to species‐specific hunting strategies, the behaviour of each species, hunter competition, and seasonal climate. Identifying patterns in hunter effort and harvest can inform wildlife management decisions on permit allocation. However, our data indicate that species‐specific patterns vary substantially, even in the same region, and need to be understood for proposed changes to the timing of hunting opportunities to be effective.
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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 | 0,000 |
| 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 ».