Waterfowl Nesting in Fall‐Seeded and Spring‐Seeded Cropland in Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Waterfowl nesting in annual croplands has remained a little‐known aspect of waterfowl nesting ecology because of the inability of many studies to systematically search this habitat through the nesting season. Where searches have been conducted, they are generally restricted to the period prior to seeding, and many nests found are destroyed by the seeding operation. Consequently, fall‐seeded crops have been promoted as an alternative cropping practice that could increase nest survival of waterfowl nesting in croplands. During 1996–1999, we conducted 3–4 complete nest searches on 4,274 ha of cropland, including spring‐seeded wheat and barley, winter wheat, and fall rye in southern Saskatchewan, Canada. Using suites of predictive models, we tested hypotheses regarding relative nest abundance and nest survival among crop types and tested the influence of several landscape‐scale covariates on these metrics. Apparent nest densities were higher in fall‐seeded crops (winter wheat: 0.39 nests/ha, fall rye: 0.25 nests/ha) than in spring‐seeded crops (0.03 nests/ha), and nest density in spring‐seeded croplands increased with percent cropland and percent wetland habitat in the surrounding landscape. Nest survival was higher in winter wheat (38%) than in either fall rye (18%) or spring‐seeded crops (12%), and nest survival in spring‐seeded crops increased with relative nest initiation date. Nest survival was unaffected by surrounding landscape characteristics but tended to be higher in years of average wetness. Based on our findings, winter wheat and fall rye have the potential to provide productive nesting habitat for ≥7 species of upland nesting ducks and fall‐seeded crops are a conservation tool well suited to highly cropped landscapes.
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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 ».