Effects of spring conditions on breeding propensity of Greater Snow Goose females
Notice bibliographique
Résumé
Breeding propensity, defined as the probability that a sexually mature adult will breed in a given year, is an important determinant of annual productivity. It is also one of the least known demographic parameters in vertebrates. We studied the relationship between breeding propensity and conditions on spring staging areas (a spring conservation hunt) and the breeding grounds (spring snow cover) in Greater Snow Geese (Chen caerulescens atlantica), a long distance migrant that breeds in the High Arctic. We combined information from mark–recapture, telemetry, and nest survey data to estimate breeding propensity over a 7–year period. True temporal variation in breeding propensity was considerable (mean: 0.574 [95 % CI considering only process variation: 0.13 to 1.0]). Spring snow cover was negatively related to breeding propensity (bsnow=-2.05 ± 0.96 SE) and tended to be reduced in years with a spring hunt (b = -0.78 ± 0.35). Nest densities on the breeding colony and fall ratios of young:adults were good indices of annual variation in breeding propensity, with nest densities being slightly more precise. These results suggest that conditions encountered during the pre-breeding period can have a significant impact on productivity of Arctic-nesting birds
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».