Evaluation of non-invasive hair snares for North American beavers (<i>Castor canadensis</i>): placement, efficiency, and beaver’s behavioral response
Notice bibliographique
Résumé
Although the commercial demand for North American beaver ( Castor canadensis ) hair shaped much of the socio-ecological landscape of North America, use of beaver hair in wildlife research has focused on the Eurasian beaver ( Castor fiber ) and collection methods have largely involved handling animals alive or sampling dead animals. In 2022 and 2023, we tested the utility of barbed-wire hair snares to non-invasively collect hair from beavers around ponds in Northern Minnesota. At 56 different beaver ponds, we deployed 64 hair snares with remote cameras. From these data, we determined the efficiency of hair snares to collect samples, from what side of the body samples are collected, the weight and dirtiness of samples collected, the potential for bycatch, and if snares impede beavers’ ability to travel on land. We collected beaver hair samples from 94% of snares deployed, with snares sampling beaver legs and back most often. Forty-two percent of samples collected had no dirt on them, and the most productive snare collected on average 3.4 mg of clean hair per day. Muskrats were the second most sampled animal, but only made up on average 16% of total samples recorded on video per snare. Snares inhibited beaver travel in 0.1% of videos ( n = 5,627 videos of beavers recorded, n = 6 videos where beaver travel was inhibited). We did not find any predictive variable that influenced the collection of beaver hair ( e.g. , location of snare at pond, presence of wire brushes on snare, number of times beavers touched snares, or location on the beaver’s body that was sampled). Our study provides in depth evidence of passive hair snare methods used to collect North American beaver hair, and serves as a guide to non-invasive hair snaring for multiple objectives such as hormone, genetic, and stable-isotope sample collection.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».