Effects of Forest Management on Postfledging Survival of Rose-breasted Grosbeaks (<i>Pheucticus ludovicianus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Many studies have examined the effects of forest fragmentation and management on songbird nesting success, but few have quantified postfledging survival, which is a critical component of population productivity. In 2005–2006, we estimated daily postfledging survival of Rose-breasted Grosbeaks (Pheucticus ludovicianus) by radiotracking 42 fledglings in forest fragments that had been managed by single-tree selection, by diameter-limit harvest, or as reference (not harvested for at least 25 years). Survival probability over the 3-week fledgling period was 0.62, and 86% of total fledgling mortality occurred during the first week out of the nest. Despite large differences in forest structure between forest management treatments, there was no effect of forest treatment on fledgling survival. Date of fledging, shrub cover, and patch size also had limited influence on fledgling survival. For all sites combined, females produced an estimated 0.23–0.37 recruiting daughters per year for the worst- and best-case scenarios of female fecundity and annual juvenile survival, which is lower than the expected annual mortality rate of breeding females (0.40–0.55). Even reference sites did not produce enough offspring to offset annual female mortality, which suggests that forest fragments in this region are population sinks.
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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 ».