Effects of Large‐Scale Predator Reduction on Nest Success of Upland Nesting Ducks
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Population growth for mallards ( Anas platyrhynchos ), and presumably other upland nesting ducks, in the Prairie Pothole Region of the United States and Canada is most sensitive to nest success, and nest success is most strongly influenced by predation. We evaluated the efficacy of reducing predator populations to improve nest success of upland nesting ducks on township‐sized (93.2 km 2 ) management units in eastern North Dakota, USA, during 2005–2007. We monitored 7,489 nests on 7 trapped and 5 nontrapped sites. Trappers annually removed an average of 245 predators per trapped site, and we found nest success to be 1.4–1.9 times greater on trapped sites than nontrapped sites, depending on year. Nest success was greater on both trapped and nontrapped sites when compared with a study conducted in the same areas in the mid‐1990s, likely because of changes in red fox ( Vulpes vulpes ) and coyote ( Canis latrans ) population dynamics. Nests initiated midseason had higher daily survival rates (DSR) than those initiated earlier or later in the season. Daily survival rates for nests in the middle of the nesting cycle were higher than for nests that were early in laying or late in incubation. Nests near the periphery of trapped sites had slightly higher DSRs than nests in the center of trapped sites. Predator reduction at the township scale provides managers with an effective tool to improve nest success at large spatial scales.
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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 ».