Regional and annual variability in common eider nesting ecology in Labrador
Notice bibliographique
Résumé
Nesting densities are often used to estimate breeding population size and with other measures of reproductive performance can be useful indicators of population status. These aspects of breeding biology often show considerable spatial and temporal variation. Between 2000 and 2003, we \nsurveyed nesting common eiders (Somateria mollissima) on 172 islands in three archipelagos (Nain, Hopedale, Rigolet) on the Labrador coast. Rigolet was the largest archipelago (2834 km2) followed by Nain then Hopedale, and island density varied inversely with archipelago size. Overall \nmeans were: nest density 52.0 ± 141.9 (SD) nests/ha; nest initiation 12 June ± 12 days; clutch size 3.7 ± 1.2 eggs/nest; egg volume 98.8 ± 10.4 cm3; and clutch volume 392.3 ± 135.0 cm3. Rigolet had the highest average egg \nvolumes and nest densities, the highest single island nest density of 1053 nests/ha, and the earliest average nest initiation date. We found significant differences in nest densities among archipelagos and across years; \nsignificant archipelago and year interactions were detected for nest initiation date and clutch size. Signifi cant differences were found among individual islands for all response variables except egg volume. For egg \nvolume, within-archipelago island differences were not signifi cant, but between-archipelago differences were signifi cant. Thus egg volume may be a useful diagnostic to identify population affi liation.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».