Diet of Mute Swans in Lower Great Lakes Coastal Marshes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: During the past 30 years, nonnative mute swan ( Cygnus olor ) populations have greatly increased, and continue to increase, in the eastern United States and within the lower Great Lakes (LGL) region. As a result, there is much concern regarding impacts of mute swan on native waterfowl, aquatic plants, and marsh habitats. There are presently only limited dietary data for mute swans in North America and none exist for birds in the LGL region. Thus, in 2001, 2002, and 2004 we collected 132 mute swans from LGL coastal marshes in Ontario, Canada, to determine dietary composition and to evaluate 1) seasonal and sex‐related variation in adult diets and 2) age‐related dietary differences. Adult diets did not differ among years, collection sites, or seasons, but female diets contained more pondweed spp. ( Potamogeton spp.) and less slender naiad ( Najas flexilis ) and common waterweed ( Elodea canadensis ) than did diets of males. Adult males, adult females, and cygnets had similar diets during summer and autumn. Overall, mute swan diets mainly consisted of above‐ground biomass of pondweed spp., muskgrass ( Chara vulgaris ), coontail ( Ceratophyllum demersum ), slender naiad, common waterweed, wild celery ( Vallisneria americana ), and wild rice ( Zizania palustris ); below‐ground parts of wild celery, sago pondweed ( Stuckenia pectinatus ), and arrowhead spp. ( Sagittaria spp.) were eaten infrequently. Comparison of our findings with those of other diet studies suggested considerable dietary overlap between mute swans and several other species of native waterfowl. Thus, we suggest that mute swans have potential to compete with native waterfowl and impact aquatic plants that are important waterfowl foods within LGL coastal marshes. Further, our results can be used to assess which aquatic plant species may be most impacted by foraging activities of mute swans at other important waterfowl stopover and wintering sites in North America. (JOURNAL OF WILDLIFE MANAGEMENT 72(3):726–732; 2008)
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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) | 0,001 | 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 ».