Seasonal changes in habitat features influencing nest survival of sharp-tailed grouse in northeastern British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Nest survival is an important determinant of overall reproductive success in birds and is often most influenced by factors such as habitat quality and predator communities. We examined the impacts of several variables hypothesized to affect nest survival by monitoring 74 radio-collared female sharp-tailed grouse(Tympanuchus phasianellus) during 2004 and 2005 in northeastern British Columbia, Canada. We tested candidate models using Program MARK and used an information-theoretic approach to assess the effects of habitat characteristics on daily nest survival rates, as well as the influence of female attributes on nest survival. Nest success, defined as hatching at least one egg, was 35% (95% CI = 21, 59) for first nests and 32% (95% CI = 12, 78) for renests. Daily nest survival probabilities increased with the amount of cover provided by woody shrubs at nest sites during first nest attempts and decreased with greater residual cover(i.e., the amount of dead, vegetative material from the previous growing season) at nest sites during renest attempts. As cover provided from shrubs became less important later in the nesting season, and residual vegetation was not a significant predictor of early-season nest survival, our results suggest that habitat features influencing survival of sharp-tailed grouse nests may change seasonally. We further suggest that this trend may be more pronounced at northern latitudes, where growing seasons are shortened and annual temperatures are reduced, which can influence the availability and effectiveness of habitats throughout the duration of the nesting season. We therefore caution against making broad management recommendations when managing habitats to increase nesting success of sharp-tailed grouse, as factors influencing success may vary across the species' range.
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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 ».