Impacts of nest predators and weather on reproductive success and population limitation in a long‐distance migratory songbird
Notice bibliographique
Résumé
Although avian nesting success is much studied, little is known about the relative importance of the factors that contribute to annual reproductive success and population limitation, especially for long‐distance migratory songbird species. We combined a field experiment limiting access to nests by mammalian predators with modeling of long‐term field data of American redstarts (Parulidae: Setophaga ruticilla ) to assess the effects of multiple environmental variables on breeding success and population limitation. Experimental treatment (baffles placed around tree boles beneath active nests; n = 71) increased nesting success of this single‐brooded species significantly (77 vs 50% in controls; n = 343), demonstrating that scansorial mammals, primarily red squirrels Tamiasciurus hudsonicus and eastern chipmunks Tamias striatus , reduced reproductive success. Based on unbaffled nests (n = 466), daily nest survival varied annually, and was positively influenced by May temperature and negatively by sciurid nest predator abundance. Daily nest survival was also influenced positively by June rainfall, and declined with nest age but not with calendar date. Since nest failure was overwhelmingly caused by nest predation, these significant climate and nest‐age effects in our models are indirect, likely influencing nest predator and/or nesting bird behaviors that in turn influenced nest predation. Redstart population density had no effect on nesting success, after accounting for other factors. Annual reproductive success accounted for 34% of the variability in annual population change in redstarts in our study area. Our findings document 1) breeding season population limitation in this species, 2) a link between tree masting and bird population dynamics via mammal population fluctuations, 3) the independent contributions of summer versus winter population processes in a migratory species, and 4) the potential complexity of climate‐biotic interactions.
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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 | 0,000 | 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 ».