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Enregistrement W1851520912 · doi:10.1675/063.038.0305

Using Land-Based Surveys to Assess Sea Duck Abundance and Behavior in Nearshore Waters of Southern New England, USA

2015· article· en· W1851520912 sur OpenAlexfundno aff
Adam Smith, Scott R. McWilliams, Kristopher J. Winiarski, Carol Lynn Trocki, Brian D. Harris, Jason E. Osenkowski, Peter W. C. Paton

Notice bibliographique

RevueWaterbirds · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBird Studies CanadaU.S. Fish and Wildlife ServiceU.S. Department of the InteriorU.S. Department of Energy
Mots-clésEiderAbundance (ecology)ForagingHabitatFisheryOceanographyEstuaryWaterfowlEcologySeasonalitySpatial variabilityEnvironmental scienceGeographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nearshore waters provide very important habitat for sea ducks (Tribe Mergini) during migration and winter, but gathering information on sea duck use of shallow nearshore waters is challenging because traditional aerial and boat-based surveys are expensive, are usually conducted infrequently, and are often not feasible near the coast. The objective of this study was to use land-based surveys to characterize spatiotemporal variation in the abundance and behavior (e.g., foraging, flying) of Common Eider (Somateria mollissima) and scoters (Melanitta spp.) in nearshore waters of southern New England. Surveys (60–120 min per survey, n = 1,044 surveys) were conducted throughout the day from February 2009 to July 2010 to assess diurnal and seasonal variation in sea duck behavior and spatial distribution at nine sites in southern Rhode Island. The density of sea ducks resting or foraging on the water exhibited little diurnal variation, whereas flight activity dramatically increased nearer to sunrise. Sea duck densities and passage rates (individuals/km2/hr) peaked during migration periods from October through November and February through April, although there were important seasonal differences between sites. For example, the highest densities of Common Eider during fall were in a protected estuary, whereas abundance of scoters during fall was greater at a coastal headland. The relative activity of Common Eider on the water and in flight was similar among sites, whereas scoters exhibited highly variable activity among sites, particularly during winter and spring. The spatiotemporal patterns in abundance and behavior of sea ducks in nearshore waters that we detected using land-based surveys provides essential, complementary information to that available from other types of waterfowl and seabird surveys in southern New England.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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