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Enregistrement W2090794812 · doi:10.1071/mu09096

Nesting habitat of Chubut Steamer Ducks in Patagonia, Argentina

2010· article· en· W2090794812 sur OpenAlexaff
María Laura Agüero, Jorge Pablo Garcia Borboroglu, Dan Esler

Notice bibliographique

RevueEmu - Austral Ornithology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasRufford FoundationWildlife Conservation SocietyOak Foundation
Mots-clésHabitatEcologyNest (protein structural motif)PredationRange (aeronautics)GeographyBiologyNesting seasonFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We studied nest-site selection of the flightless Chubut Steamer Duck (Tachyeres leucocephalus) along 292 km of continental coastline and 59 km of island coastline in Patagonia, Argentina, between 2004 and 2006. This area encompasses the main breeding range of the species. Almost all nests were on islands and islets, which ranged in area from 0.5 to 54.4 ha and were 0.01-5.6 km from the mainland. Nesting sites were within bays and inlets with shallow waters and protected from waves, winds and strong currents. Using logistic regression analyses in an information-theoretic framework to compare habitat characteristics between nesting sites and randomly chosen sites, we found that Chubut Steamer Duck nesting sites were strongly and positively associated with higher proportions of shrub vegetation cover. To a lesser degree, the percentage of silt—clay sediment was also positively associated with nesting sites. Nest-site selection is thought to be associated with concealment from aerial predators and protection from weather. This is the first study of breeding habitat and nest-site selection of Chubut Steamer Ducks, and will contribute to management and habitat conservation for this rare flightless duck through identification of both general and specific habitat features that should be preserved or enhanced.

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)0,000
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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,247 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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