Winter weather and waterfowl surveys in north‐western Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim An analysis is presented to examine whether variation in breeding waterfowl estimates can be explained by weather patterns prior to annual surveys. Location The location of the study is north‐western Ontario, Canada. Methods Annual, systematic survey data for breeding waterfowl are available from the 1950s to the present for north‐western Ontario. Regional monthly climate data for this area were compiled using weather data derived from interpolated annual climate surfaces. These data were analysed using stepwise multiple linear regression for each species and for waterfowl functional groups to assess whether monthly climate data accounted for some of the variation in waterfowl numbers. Results For all dabbling ducks pooled, 12% of the variation in annual abundance was explained by April temperatures, with more dabbling ducks observed in years when April was relatively cool. For diving ducks, 23% of the variation in pooled abundance was explained by April temperatures and February precipitation, where more diving ducks were observed in years when February had relatively less precipitation and April was cool. Patterns for individual species varied. Main conclusions Mean monthly weather data for months prior to surveys explained some of the variation in numbers of waterfowl observed in annual surveys. This suggests that future incorporation of weather data into waterfowl population models may help refine population estimates.
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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) | 0,000 | 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 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 ».