Do fluctuating water levels alter nest survivorship in reservoir shrubs?
Notice bibliographique
Résumé
Reservoirs often have highly fluctuating water levels. The perimeters of these impoundments, which alternate between being exposed or inundated by water (drawdown zone), are used by nesting birds, but at the risk of nest submergence when water levels rise. For species that nest above the ground in shrubs, foraging and predation may also be affected by flooded habitat. Our objective was to clarify the net impact that habitat flooding has on nest survivorship at Arrow Lakes Reservoir, British Columbia, Canada. This reservoir typically shows a pattern of water management where water is stored during the spring snowmelt (increasing water levels) and released later in the year. Yellow Warblers (Setophaga petechia; n = 272 nests) and Willow Flycatchers (Empidonax traillii; n = 81 nests) nested in similar parts of the drawdown zone, but differences in their nesting behaviors, particularly timing of nesting, caused the flycatchers to experience more nest submergence. Flycatchers also nested on a floating island of bog habitat, offering them some protection from nest submergence. We found little evidence that drawdown zone shrubs functioned as ecological traps. In flooded conditions, 28% of warbler nests failed due to submergence. Warbler nest daily survival rate (DSR) declined with advancing ordinal date, and we concluded that their DSR was not influenced by habitat flooding. For flycatchers, 50% of nest failures were caused by submergence under flooded conditions, but DSR did not differ between flooded (0.960 ± 0.009) and unflooded conditions (0.958 ± 0.012). We speculate that these counterintuitive results may be explained by a reduction in predation levels during flooded conditions, which may compensate for nest submergence. Finally, we found that nest DSR was enhanced in the floating island habitat (0.986 ± 0.005), indicating that floating habitat islands can be highly productive and may hold potential as a management tool for enhancing productivity of reservoir drawdown zones.
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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) | 0,004 | 0,007 |
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.
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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 ».