Morphological Traits Are Not Consistently Related to Population Size in Four Migratory Caribou Populations Across North America
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT To develop effective management to maintain or restore populations of large herbivores, wildlife managers require sound empirical data on their variations in size and associated parameters. Many studies have highlighted links between morphological traits of individuals and population density; however, less attention has been devoted to whether or not morphological traits can reliably inform on population size in years when no population estimates are available. We evaluated the relationships between three morphological traits (hind foot length, body mass, and body fat) and population size interpolated over three decades, for four migratory caribou (Rangifer tarandus) herds in northern Canada and Alaska. Our sample included 8865 measurements of 4473 individuals. We used a Bayesian modeling approach to evaluate the relationships between morphology and population size across different sex and age classes, considering different temporal scales and, when possible, phases of population growth or decline. We found that morphological traits were not consistently linked to population size. Statistically significant relationships existed for some combinations of herd and age classes, but weak to absent relationships were more common. Our study suggests that morphological traits alone cannot replace data obtained from aerial surveys to approximate population size when population trends are unknown. We discuss the usefulness of morphological traits to explain population size, and recognize their role as complementary metrics to inform the management and conservation of large herbivores, but conclude that morphological data should not be used to predict population size without information on population trends.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».