Reviewing Ontario's moose management policy - 1980-2000 - targets achieved, lessons learned.
Notice bibliographique
Résumé
We examine progress made in meeting the 1980, 20year Ontario Moose Management Policy (MMP) directive. Specific interim (1985, 1995) and final (year 2000) provincial program targets, including population, harvest, hunting, and viewing opportunities, particularly those in the NW Region, are reported. In addition to MMP guidelines, other management policy achievements and shortfalls pertaining to harvest control, population management, enforcement, habitat management, inventory and assessment, research, and hunter education are discussed. Provincially, moose numbers have increased only 7-20% throughout the 1990s plateauing at 100,000120,000 while the number of adult tags has almost been halved. Hunter numbers during this period have increased by about 4% and total harvest has remained fairly constant. Adult tag draw success has declined and success in filling a tag has increased while harvest remained similar in absolute numbers. This suggests that factors other than hunting pressure are limiting further population growth. Knowledge gained since 1980 suggests overall population and harvest targets are unattainable and should be revised using adaptive management principles, to more closely reflect land capability and societal demands. Reduced hunter reporting rates in recent years have jeopardized the quality of harvest estimates and diminished overall hunter confidence. Recommendations for policy changes, including revisions to program direction and targets, are made based on lessons learned. ALCES VOL. 38: 11-45 (2002)
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».