Survival, Movements, and Reproduction of Translocated Greater Sage‐Grouse in Strawberry Valley, Utah
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Translocations of greater sage‐grouse ( Centrocercus urophasianus ) have been attempted in 7 states and one Canadian province with very little success. To recover a small remnant population and test the efficacy of sage‐grouse translocations, we captured and transported 137 adult female sage‐grouse from 2 source populations to a release site in Strawberry Valley, Utah, USA, during March‐April 2003–2005. The resident population of sage‐grouse in Strawberry Valley was approximately 150 breeding birds prior to the release. We radiomarked each female and documented survival, movements, reproductive effort, flocking with resident grouse, and lek attendance. We used Program MARK to calculate annual survival of translocated females in the first year after release, which averaged 0.60 (95% CI = 0.515‐0.681). Movements of translocated females were within current and historic sage‐grouse habitat in Strawberry Valley, and we detected no grouse outside of the study area. Nesting propensity for first (newly translocated) and second (surviving) year females was 39% and 73%, respectively. Observed nest success of all translocated females during the study was 67%. By the end of their first year in Strawberry Valley, 100% of the living translocated sage‐grouse were in flocks with resident sage‐grouse. The translocated grouse attended the same lek as the birds with which they were grouped. In 2006, the peak male count for the only remaining active lek in Strawberry Valley was almost 4 times (135 M) the 6‐year pretranslocation (1998–2003) average peak attendance of 36 males (range 24–50 M). Translocations can be an effective management tool to increase small populations of greater sage‐grouse when conducted during the breeding season and before target populations have been extirpated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».