Lesser Scaup Nest Success and Duckling Survival on the Yukon Flats, Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Over the last 20 years scaup numbers have declined, and these declines have been greatest in the northern boreal forests of Canada and Alaska where most lesser scaup ( Aythya affinis ) nest. We studied nest success and duckling survival of lesser scaup over 3 field seasons, 2001–2003, on the Yukon Flats National Wildlife Refuge in northeastern Alaska, USA. Daily survival rate (DSR) of nests on our study area across all 3 years was 0.943 ( n = 177 nests, 95% CI: 0.930–0.954), corresponding to a nest success of only 12.3%, considerably lower than published estimates of an average nest success as high as 57% for lesser scaup in the northern boreal forest. With Mayfield logistic regression, we investigated effects on nest survival of year, clutch initiation date, and nesting habitat type (large wetlands >10 ha, small wetlands <10 ha, and wooded creeks). Neither year nor clutch initiation date influenced nest survival; however, the odds of nest success on large wetlands was 49% lower than on wooded creeks (odds ratio = 0.512, 95% CI = 0.286, 0.918). Based on the model that used only habitat type for estimation, DSR on large wetlands was 0.931 (corresponding nest success = 7.6%), DSR on small wetlands was 0.941 (nest success = 11.1%), and DSR on wooded creeks was 0.963 (nest success = 26.2%). To estimate duckling survival, we monitored 10 broods ( n = 75 ducklings) over 3 field seasons by radiotagging hens at nest hatch. Most duckling mortality (94%) occurred in the first 10 days after hatch. Average duckling survival during 1–10 days was 0.321 (95% CI: 0.122–0.772), during 11–20 days was 0.996 (95% CI: 0.891–1.040), and during 21–30 days was 0.923 (95% CI: 0.769–1.041). Three of 10 hens moved all or part of their broods overland between nesting and brood‐rearing wetlands for distances of 0.3–1.6 km. Our estimates of lesser scaup nest success and duckling survival on the Yukon Flats were among the lowest ever reported for ducks nesting at northern latitudes, even though the study site was in pristine boreal forest. Estimating and comparing scaup demographic rates from different geographic areas can contribute to improved conservation. Given the scarcity of information on scaup nesting in the boreal forest, basic nesting parameters are important to those trying to model scaup population dynamics.
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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 | 0,003 | 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 ».