Factors influencing emigration of Ross's and snow geese from an Arctic breeding area
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Emigration is one of the most difficult demographic rates to estimate, yet understanding movement among populations has important consequences for wildlife conservation. We studied factors that affected emigration by adult Ross's geese (Chen rossii) and lesser snow geese (C. caerulescens caerulescens) during a demographic study from 1997 to 2013 of nesting geese at the Karrak Lake colony south of Queen Maud Gulf in the Central Canadian Arctic. Rising abundance of both species in recent decades has led to concerns about their impacts on Arctic ecosystems. We used Burnham's model to estimate true survival and fidelity (i.e., the complement of emigration). Mean estimates of fidelity were higher for Ross's geese (male = 0.91 ± 0.02, female = 0.95 ± 0.01) than for snow geese (male = 0.76 ± 0.02, female = 0.90 ± 0.02). Fidelity declined with prior nesting season abundance in both species with evidence that a reduction in population size led to greater fidelity in the following year. Fidelity was positively influenced by mean nest success in the previous year with similar responses by both species. However, years of low nest success were more frequent for snow geese resulting in higher emigration. We expected that deeper snow before nesting would motivate greater emigration but found the opposite effect in both species, suggesting that individuals may be discouraged from dispersing in snow‐covered landscapes. We also tested whether a large decline in the number of snow geese nesting at Karrak Lake in 2007–2008 was related to a mass emigration event but found no evidence for a change in fidelity in these years. Moreover, survival of both species showed an increasing trend from 1997 to 2013 so the decline in nesting snow geese likely was an outcome of temporary non‐breeding, rather than emigration or death. The destination of emigrants remains unknown, but we expect this movement has broader consequences for metapopulation dynamics of light geese across the central Arctic. © 2015 Her Majesty the Queen in Right of Canada published on behalf of The Journal of Wildlife Management.
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 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 | 0,001 | 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 ».