The distribution and nest survival of Giant Canada Geese breeding in Iowa
Notice bibliographique
Résumé
Updated measurements of Canada goose distribution and nest survival are essential to develop and evaluate management strategies. Iowa's protocols for monitoring the Canada goose breeding population use a stratified random sampling method to select square-mile sections to be surveyed by helicopter. Precise population estimates require that the universe of survey plots be accurately stratified. I provided a more statistically rigorous method of stratifying Iowa's square-mile sections by developing a model to predict Canada goose breeding pair densities by incorporating updated National Wetlands Inventory data and previous breeding population survey data. I found that breeding pairs were best predicted by the wetland types, number of wetlands, area of each wetland type, and a quadratic of the area of each wetland type in each section, as well as an interaction between the wetland types and the area of each wetland type, and random effects for observations and sections. The model indicated that goose densities are highest at large semi-permanent marshes. Reliable estimates of Canada goose nest survival allow management agencies to evaluate available nesting habitats and determine appropriate management techniques. I monitored Canada goose nests at five state-managed wetland complexes to determine how nesting habitat influenced nest survival rates at rural wetlands in north-central Iowa. I found that nest structures produced significantly higher nest survival than nests on islands and muskrat houses. I also found that shallow lake renovation activities at Rice Lake Wildlife Management Area, which involved manipulating the water level, had a negative impact on Canada goose nest survival.
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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 ».