Manipulated density of adult mallards affects nest survival differently in different landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Breeding success in many birds including wildfowl is mainly determined by nest predation. Few studies address cues used by predators to find duck nests, and the same is true for spacing patterns that ducks might use to reduce predation. We designed a crossover experiment in agricultural and forested settings to test the assumption that nest predation rate is related to density of adult birds on a lake. We used introduced wing-clipped mallards ( Anas platyrhynchos L., 1758) to increase local pair density and semi-natural nests to assess predation rate. Depredation patterns were analyzed by model fitting in program MARK, using introduction and landscape type as main effects and abundance of avian predators and wild waterbirds as covariates. Depredation was higher at agricultural lakes than at forest lakes. Nest survival decreased with increasing abundance of wild waterfowl, whereas it tended to increase with the abundance of “other waterbirds”. There was a landscape-dependent effect of increased mallard pair density: positive at agricultural lakes and negative at forest lakes. Avian predators found 91% of depredated “known-predator” nests at agricultural lakes and 25% at forest lakes; mammals found 9% at agricultural lakes and 75% at forest lakes. The landscape-dependent density effect may in part be due to different predator communities in these landscape types.
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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 ».