WILD TURKEY HARVEST TRENDS ACROSS THE MIDWEST IN THE 21ST CENTURY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The perception that wild turkey (Meleagris gallopavo; hereafter, turkey) populations across the midwestern United States and Canada (Midwest) are declining is a growing concern among natural resource agencies. However, there have been no attempts to assess population trends over large extents across their range in the Midwest. This gap in knowledge makes regional coordination of turkey management efforts among natural resource agencies challenging because there is a limited basis for comparing trends across space and time. To address this, we used turkey harvest data from 11 states and 1 province (hereafter, states) to evaluate harvest trends through time and space across the Midwest. We used negative binomial mixed models in the catch‐per‐unit‐effort (CPUE) framework to evaluate trends in harvest. We used piecewise regression and model selection approaches to identify years when harvest trends shifted. Our harvest data sets varied considerably in length (4–49 years), and magnitude (maximum spring male [gobbler] harvest/year ranged from 1,630 to 60,548 turkeys). Our results indicated trends in harvest typically stabilized or decreased in recent years. Eight states with increasing turkey harvest prior to the 2000s showed stabilized harvest trends, whereas 2 states with stable harvests prior to the 2000s shifted to decreasing harvest trends. Trends in harvest increased in Indiana and Ohio after 2000. Variability in harvest through time at a local level sometimes conflicted with state‐level (hereafter, includes province of Ontario) trends and demonstrated the need to describe harvest at multiple scales. Under strict but probably unmet assumptions, trends in harvest can be used to index trends in abundance and, as such, our results provide evidence for a general stabilization of turkey populations in most states across the Midwest. This stabilization likely is mediated by reductions in number of turkeys harvested as a result of decreased hunting effort (i.e., fewer days of hunting). However, collection of information on hunting effort is not universally practiced, which complicates treatment of raw harvest counts as abundance indices because spatial—temporal changes in abundance are statistically confounded with changes in effort. We recommend natural resource agencies consider developing protocols for collecting hunter effort data, as this information provides a more complete understanding of the nature of harvest dynamics and could provide more useful indices of turkey abundance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».