Factors influencing the effectiveness of canada goose relocation in georgia, usa
Notice bibliographique
Résumé
An iconic species of North American waterfowl, Canada geese (Branta canadensis) have established an overabundant resident population in Georgia, USA. As a consequence, wildlife managers respond to a growing number of complaints from landowners in urban areas where Canada geese pose a threat to property and human safety. Some landowners rely on relocation when other methods are unsuccessful at sites with nuisance Canada geese; however, some studies show that relocation may be ineffective when geese return to their original capture site. To analyze factors that may influence returning geese that were relocated in Georgia, I gathered data from USDA-APHIS on nuisance Canada geese that were captured, banded, and relocated to rural, hunted areas within Georgia from 2010 to 2019. I compared the nonrecaptured population with the recaptured population for differences in age, sex, and relocated distance. I found a relationship between age and recapture status (X2 (1, N = 4,058) = 14.17, p = .0002) as well as relocated distance and recapture status (X2 (2, N = 4,059) = 9.54, p = .0085), but no evidence of an association between sex and recapture status. There were fewer juvenile Canada geese than expected among the recaptured sample. In addition, among the recaptured sample, there were fewer than expected geese that were relocated greater than 250 kilometers away. I found an overall 2.5% recapture rate by USDA-APHIS personnel at nuisance sites. I recommend continuing relocation efforts at distances greater than 150 kilometers and at least 250 kilometers when possible. Due to nuisance complaints at recurring sites throughout the 10-year period, I recommend increasing initiatives to educate urban landowners in preventive and pre-planned measures (e.g., egg addling, predator decoys) to manage nuisance populations.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».