Factors Associated with Dusky Canada Goose (<i>Branta Canadensis Occidentalis</i>) Nesting and Nest Success on Artificial Nest Islands of the Western Copper River Delta
Notice bibliographique
Résumé
Decline of the Dusky Canada Goose (Branta canadensis occidentalis; hereafter, Dusky Goose) population on the western Copper River Delta (CRD) prompted the establishment of an artificial nest island (island) program in 1983. A retrospective analysis of the program was conducted to examine general trends in island use and nest success from 1984–2005. A series of candidate models was generated to determine how habitat, island and biological variables were associated with island use and nest success from 1996–2005. Use of islands by Dusky Geese increased between 1987 and 2005 from 10% to 44%; apparent nest success averaged 64 ± 4% and showed no trend with year. Island use was consistently and strongly associated with the previous year's island status. The odds of nesting on an island that contained a successful nest the previous year were four times greater than for islands not used the previous year. Likelihood of island use was highest at moderate shrub cover and increased with shrub height. Likelihood of nest success increased on islands further from shore. The influence of year suggests the presence of alternate prey and predator abundance is more important to nest success than island features. The increasing use of islands while the CRD Dusky Goose population has been declining indicates that islands may be increasingly important to population productivity. However, quantifying the contribution of the island program requires a better understanding of other population metrics, such as gosling mortality.
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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 ».