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Enregistrement W2096635766 · doi:10.14430/arctic384

Breeding Season Survival of Female Lesser Scaup in the Northern Boreal Forest

2010· article· en· W2096635766 sur OpenAlexafffundvenueabout
Rodney K. Brook, Robert G. Clark

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesDelta WaterfowlInstitute for Wetland and Waterfowl Research, Ducks Unlimited CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésAythyaBorealTaigaPredationBreedSeasonal breederEcologyPopulationBiologyPopulation declineNesting seasonDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One hypothesis advanced to explain the decline in lesser scaup (Aythya affinis) populations during the past 20 years is that adult female survival has decreased. However, no survival probability estimates exist for the boreal forest, the region where most scaup breed. We captured and radio-marked female lesser scaup (n = 42) near Yellowknife, Northwest Territories, Canada, just before the breeding season in 1999 and 2000. Constant weekly survival probability was estimated using a Cormack-Jolly- Seber model (0.96). We extrapolate this rate to estimate survival probability for the nesting season (0.80, SE = 0.09), the period when females are at greatest risk of predation. Recent estimates of annual mortality (42%) suggest that about 50% of annual female mortality occurs during the breeding season, a result similar to recent conclusions from studies of prairie-nesting lesser scaup. Further, our survival estimate provides information required to produce preliminary models of population dynamics for boreal lesser scaup, a step that could greatly improve our understanding of decline in this species.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,767

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2010
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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