Foraging preferences of Canada geese among turfgrasses: Implications for reducing human–goose conflicts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canada geese ( Branta canadensis ) can cause serious damage to turfgrass areas and create human health and safety concerns (e.g., collisions with aircraft, disease transmission). We conducted a study during 2005–2007 to determine if Canada geese exhibit a feeding preference among various commercially available turfgrasses. Behavioral responses of captive geese to 9 turfgrasses, bare ground, and litter were observed over 6 4‐week trials during July–September following the installation of selected turfgrasses into experimental arenas. Captive geese preferred to forage on Kentucky bluegrass, creeping bentgrass, and fine fescue sods compared to centipedegrass, St. Augustinegrass, and zoysiagrass. Forage qualities and macronutrient levels varied among the turfgrasses and might explain the foraging preferences geese exhibited during this study. Canada goose feeding rate was positively correlated with crude protein, nitrogen content, and calcium, but negatively correlated with acid detergent fiber content, within various turfgrasses. Our findings suggest careful selection of turfgrasses could be an effective method for reducing Canada goose conflicts in urban and suburban areas. © 2011 The Wildlife Society.
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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 ».