Body mass of prefledging Emperor Geese<i>Chen canagica</i>: large‐scale effects of interspecific densities and food availability
Notice bibliographique
Résumé
We studied body mass of prefledging Emperor GeeseChen canagicaat three locations across the Yukon–Kuskokwim Delta, Alaska, during 1990–2004 to investigate whether large‐scale variation in body mass was related to interspecific competition for food. From 1990 to 2004, densities of Cackling GeeseBranta hutchinsii minimamore than doubled and werec. 2–5× greater than densities of Emperor Geese, which were relatively constant over time. Body mass of prefledging Emperor Geese was strongly related (negatively) to interspecific densities of geese (combined density of Cackling and Emperor Geese) and positively related to measures of food availability (grazing lawn extent and net above‐ground primary productivity (NAPP)). Grazing by geese resulted in consumption of ≥ 90% of the NAPP that occurred in grazing lawns during the brood‐rearing period, suggesting that density‐dependent interspecific competition was from exploitation of common food resources. Efforts to increase the population size of Emperor Geese would benefit from considering competitive interactions among goose species and with forage plants.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».