Moose declines in Ontario, Canada: Mixed messages easily equate to mismanagement
Notice bibliographique
Résumé
In 2019, interest groups and the responsible government agency in Ontario, Canada conducted a public review, soliciting opinions on how to manage moose. The review resulted in administrative changes to the program but failed to prevent a further decline in the Ontario moose population and to achieve any increase in moose harvest or hunter numbers. There are several probable reasons for these failures: an information system that did not present management information in a manner that facilitated effective interpretation; a lack of understanding of tools that had been in place for 35 years; a questionnaire that was misleading and did not present clear and practical solutions; and a dependence on public opinion over scientific evidence. Neither the lead advisory group to the government agency nor the Ontario government has a mandate to advise on the First Nations and Métis moose hunt, so Indigenous groups were not targeted to participate in the public review. There were three main themes in the information provided to the Ontario public. The first was that moose calves were being overharvested, the second was that by killing calves, hunting opportunities for adult moose were being reduced, and the third was a need to reduce hunter tag fill rates to create more hunting opportunities. As a result of the review, Ontario embarked on a radical change to its moose harvest management strategy that increased the harvest of adult females (cows) and reduced the harvest of calves. The presumed evidence for the cow-for-calf harvest exchange strategy was a local initiative near the southern edge of the moose range in Ontario with ambiguous outcomes, misrepresented as an “experimental area.” Some positive changes were adopted: a quota on the calf harvest, a legal framework that could permit direct and predictable control on the harvest, and a points-based tag distribution system.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».