Greater Sage-Grouse (<i>Centrocercus</i><i>urophasianus</i>) hen survival: effects of raptors, anthropogenic and landscape features, and hen behavior
Notice bibliographique
Résumé
Survival of breeding-age hens has been identified as the demographic rate with the greatest potential to influence population growth of Greater Sage-Grouse (Centrocercus urophasianus (Bonaparte, 1827); hereafter “Sage-Grouse”). During 2008–2011, we collected summer survival data from 427 Sage-Grouse hens in southern Wyoming, USA. We assessed the effects of raptor densities, anthropogenic features, landscape features, and Sage-Grouse hen behavior on Sage-Grouse hen survival. Survival of Sage-Grouse hens was positively associated with the proportion of big sagebrush (genus Artemisia L.) habitat within 0.27 km radius and road density and negatively associated with power-line density, proximity to forested habitat, and topographic ruggedness index within 0.27 km radius (TRI 0.27 ). Raptor densities did not have individual effects on Sage-Grouse survival; however, an interaction between site-specific exposure to Golden Eagle (Aquila chrysaetos (L., 1758)) density (GOEA) and TRI 0.27 indicated that negative effects of GOEA and TRI 0.27 were dampened in areas with both high TRI 0.27 and high GOEA. Survival of nonreproductive hens was greater than brooding or nesting hens. Hens that stayed in intermediate-size flocks and yearling hens had higher survival than hens in small or large flocks and hens >2 years old. Results indicated that risk of death for Sage-Grouse hens was greater relative to potential raptor perches but not anthropogenic and landscape variables that could provide food subsidies for predators.
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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 ».