Effects of agricultural change on abundance, fitness components and distribution of two arctic‐nesting goose populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intensification of agriculture since the 1950s has enhanced the availability, competitive ability, crude protein content, digestibility and extended growing seasons of forage grasses. Spilled cereal grain also provides a rich food source in autumn and in winter. Long‐distance migratory herbivorous geese have rapidly exploited these feeding opportunities and most species have shown expansions in range and population size in the last 50 years. Results of long‐term studies are presented from two Arctic‐breeding populations, the Svalbard pink‐footed goose and the Greenland white‐fronted goose (GWFG). GWFGs have shown major habitat shifts since the 1950s from winter use of plant storage organs in natural wetlands to feeding on intensively managed farmland. Declines in local density on, and abandonment of, unmodified traditional wintering habitat and increased reproductive success among those birds wintering on farmland suggest that density‐dependent processes were not the cause of the shift in this winter‐site‐faithful population. Based on enhanced nutrient and energy intake rates, we argue that observed shifts in both species from traditionally used natural habitats to intensively managed farmland on spring staging and wintering areas have not necessarily been the result of habitat destruction. Increased food intake rates and potential demographic benefits resulting from shifts to highly profitable foraging opportunities on increasingly intensively managed farmland, more likely explain increases in goose numbers in these populations. The geographically exploratory behaviour of subdominant individuals enables the discovery and exploitation of new winter feeding opportunities and hence range expansion. Recent destruction of traditional habitats and declines in farming at northern latitudes present fresh challenges to the well being of both populations. More urgently, Canada geese colonizing breeding and moulting habitats of white‐fronted geese in Greenland are further affecting their reproductive output.
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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 | 0,001 | 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 ».