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Enregistrement W2080144695 · doi:10.1046/j.1365-2664.2003.00812.x

Spring hunting changes the regional movements of migrating greater snow geese

2003· article· en· W2080144695 sur OpenAlexafffundabout
Arnaud Béchet, Jean‐François Giroux, Gilles Gauthier, James D. Nichols, James E. Hines

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésEstuaryGooseGeographyHabitatPopulationSpring (device)WaterfowlSnowForagingFisheryHunting seasonPhysical geographyEcologyBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Human‐induced disturbance such as hunting may influence the migratory behaviour of long‐distance migrants. In 1999 and 2000 a spring hunt of greater snow geese Anser caerulescens atlanticus occurred for the first time in North America since 1916, aimed at stopping population growth to protect natural habitats. We evaluated the impact of this hunt on the staging movements of geese along a 600‐km stretch of the St Lawrence River in southern Quebec, Canada. We tracked radio‐tagged female geese in three contiguous regions of the staging area from the south‐west to the north‐east: Lake St Pierre, Upper Estuary and Lower Estuary, in spring 1997 ( n = 37) and 1998 ( n = 70) before the establishment of hunting, and in 1999 ( n = 60) and 2000 ( n = 59) during hunting. We used multi‐state capture–recapture models to estimate the movement probabilities of radio‐tagged females among these regions. To assess disturbance level, we tracked geese during their feeding trips and estimated the probability of completing a foraging bout without being disturbed. In the 2 years without hunting, migration was strongly unidirectional from the south‐west to the north‐east, with very low westward movement probabilities. Geese gradually moved from Lake St Pierre to Upper Estuary and then from Upper Estuary to Lower Estuary. In contrast, during the 2 years with hunting westward movement was more than four times more likely than in preceding years. Most of these backward movements occurred shortly after the beginning of the hunt, indicating that geese moved back to regions where they had not previously experienced hunting. Overall disturbance level increased in all regions in years with hunting relative to years without hunting. Synthesis and applications. We conclude that spring hunting changed the stopover scheduling of this long‐distance migrant and might further impact population dynamics by reducing prenuptial fattening. The spring hunt may also have increased crop damage. We propose that staggered hunt opening dates could attenuate secondary effects of such management actions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations98
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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