Habitat use and ecologically sustainable carrying capacity for elk (cervus elaphus) in the Takhini Valley, Yukon
Notice bibliographique
Résumé
Population growth of a (re)introduced elk (Cervus elaphus) herd (n = 144) in the Takhini Valley, southwest Yukon, has increased the need to determine an ecologically sustainable carrying capacity for the primary range.Elk telemetry data, aerial photographs, and contour maps were used to define the study area (95 km2), which represented 56% of the total local range used in 2007 and 2008.Plot sampling, plant community classification, and air-photo mapping were used to determine the composition and areal extent of vegetation types, each of which was used to evaluate forage availability.Seven treed and five nontreed types were recognized, with treed forest types representing 68% of the area.Nontreed vegetation produced more forage (279-652 kg/ha) than all treed types, except Populus tremuloides/Rosa acicularis-Arciostaphylos uva-ursi vegetation (438 kg/ha), which was the second-most common type in study area (15% of area).No significant differences (P 0.05) were found between crude protein amounts among vegetation types, though graminoids were lower in crude protein than 111 either forbs or shrubs (P 0.00 1).Different carrying capacity scenarios were developed based on cumulative assumptions.These included considerations of forage quantity, availability and preference, horse (Equusferus caballus) and mule deer (Odocoileus hemionus) requirements, and diet similarities with elk.Winter was the most limiting season because forage was senesced.The most conservative scenario included ecologically sustainable safe-use factors, and resulted in an estimated winter carrying capacity of 72-144 elk for the study area.The assessment of carrying capacity was most sensitive to browse consumption and competition with horses.These factors require further investigation to refine the estimated ecologically sustainable carrying capacity.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».