Social Indices of Breeding Productivity in Parkland Mallards
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Social indices were developed to assess breeding productivity of waterfowl based on weekly roadside surveys of social groupings (i.e., pairs, lone M, flocked M). We calculated social indices for mallard ( Anas platyrhynchos ) populations breeding on 16 study sites in the Canadian parklands from 1993 to 1998 using 7 previously developed indices. We also calculated duckling:pair ratios from our roadside counts, and we obtained independent measures of nesting effort, nesting success, female success, and fledging rate for these same 16 sites from a concurrent telemetry study. Social indices were correlated ( r 2 = 0.28‐0.67) with telemetry‐based measures of breeding productivity in 5 of 7 cases, with the strongest relationships deriving from indices that emphasized renesting effort. The 2 ineffective social indices ( r 2 ≤ 0.13) both measured early onset of nesting activity. Duckling:pair ratios could be calculated more easily from the same survey data and also were correlated ( r 2 = 0.26‐0.48) with measures of breeding productivity. Because surveys measuring late‐nesting effort also can enumerate early hatched ducklings, we recommend that waterfowl researchers use duckling:pair ratios rather than social indices because ducking:pair ratios are more easily interpretable. Development of sightability‐adjustment factors for pair and duckling surveys could further enhance the utility of duckling:pair ratios as indices of breeding productivity in mallards.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».