Nest Survival of American Coots Relative to Grazing, Burning, and Water Depths
Notice bibliographique
Résumé
Water and emergent vegetation are key features influencing nest site selection and success for many marsh-nesting waterbirds.Wetland management practices such as grazing, burning, and waterlevel manipulations directly affect these features and can influence nest survival.We used model selection and before-after-control-impact approaches to evaluate the effects of water depth and four common landmanagement practices or treatments, i.e., summer grazing, fall grazing, fall burning, and idle (no active treatment) on nest survival of American coots (Fulica americana) nesting at Grays Lake, a large montane wetland in southeast Idaho.The best model included the variables year × treatment, and quadratic functions of date, water depth, and nest age; height of vegetation at the nest did not improve the best model.However, results from the before-after-control-impact analysis indicate that management practices affected nest success via vegetation and involved interactions of hydrology, residual vegetation, and habitat composition.Nest success in idled fields changed little between pre-and post-treatment periods, whereas nest success declined in fields that were grazed or burned, with the most dramatic declines the year following treatments.The importance of water depth may be amplified in this wetland system because of rapid water-level withdrawal during the nesting season.Water and land-use values for area ranchers, management for nesting waterbirds, and long-term wetland function are important considerations in management of water levels and vegetation. 1 U.S. Geological Survey, Northern Prairie Wildlife Research Center Avian Conservation and Ecology 6(2): 1 http://www.ace-eco.org/vol6/iss2/art1/pour les propriétaires de ranch de la région, l'aménagement de l'habitat pour les oiseaux aquatiques nicheurs et le fonctionnement à long terme des milieux humides représentent des éléments essentiels à considérer dans la gestion des niveaux d'eau et de la végétation.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».