Survival of Atlantic Flyway resident population Canada geese in New Jersey
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Atlantic Flyway Resident Population Canada geese (Branta canadensis) are long‐lived birds that were established during the mid‐1900s. At high densities, resident Canada geese reduce water quality, impair landscape aesthetic, damage crops, and cause safety concerns. Managers need information about survival to more effectively manage these populations via implementation of harvest and cull regulations. We analyzed records for 39,711 Canada geese captured 54,309 times during 1994–2011, of which 5,883 were recovered by the summer of 2012. We used the Burnham model to estimate survival, recapture rate, recovery, and fidelity and identify factors that affect them. Candidate models included combinations of sex, age class, year, hunting season length, bag limit, total harvest, number culled, the North Atlantic Oscillation Index, density, an indicator for urban banded birds, and percent agriculture, natural, rural, and urban land cover at the last known capture location. The best‐supported model included effects of age class, year, and whether the individual was banded in an urban or rural locale on survival and effects of year and locale on Seber recovery rate. We used it to construct a hierarchical model to estimate mean survival and Seber recovery rates for urban and rural birds and their variances. Mean survival of after‐hatch‐year urban Canada geese was 0.724 (95% CI: 0.675–0.772) and that of after‐hatch‐year rural geese was 0.718 (0.665–0.770). Based on estimates of survival and recovery, mean harvest rate was 3.8% (3.4–4.2%) for after‐hatch‐year urban geese and 7.8% (6.7–9.0%) for after‐hatch‐year rural geese. Hatch‐year geese in rural areas had lower survival and higher harvest rates than after‐hatch‐year geese, but the opposite was true in urban areas. Survival generally decreased over the course of the study and harvest increased. Hatch‐year males had the lowest fidelity of any group, and after‐hatch‐year geese of both sexes had fidelity greater than 85%. Knowledge of survival and its relationship with management and environmental factors will allow managers to better predict population responses to harvest and cull and to achieve population goals. © 2014 The Wildlife Society.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».