Cerulean Warbler Reproduction, Survival, and Models of Population Decline
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: We present and compare demographic data for cerulean warblers ( Dendroica cerulea ) from 5 study sites across the range of the species from 1992 to 2006. We conducted field studies to collect data on daily nest survival, nest success, and young fledged per successful nest, and we used data to estimate fecundity. Daily nest survival, nest success, young fledged, and fecundity varied widely across the cerulean range and among years. Study sites in agriculture‐dominated landscapes (Mississippi Alluvial Valley, IN, and MI, USA) had negative growth rates in all years monitored because measured values of nest success and young produced per successful nest were incapable of offsetting apparent mortality. Ontario (Canada) and Tennessee (USA) populations had greater nest success and fecundity but still appeared to be incapable of producing stable populations (λ = 1) under field‐measured and assumed conditions. We had survival data only for one site (Ontario); thus, additional survival data are greatly needed to enable more reliable estimates of population growth. Conservation strategies for cerulean warblers in agriculture‐dominated landscapes (e.g., Mississippi Alluvial Valley, IN, and MI) may require major landscape‐level habitat reconfiguration to change agriculture‐dominated landscapes to forest‐dominated landscapes to increase fecundity. Conservation strategies in predominantly forested landscapes in the core of the range (e.g., TN) require a focus on minimizing habitat loss and developing management prescriptions capable of improving fecundity. In both cases, based on sensitivity and elasticity analyses, efforts to improve survival during the nonbreeding season would have the greatest positive effect on population growth. (JOURNAL OF WILDLIFE MANAGEMENT 72(3):646–653; 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) | 0,000 | 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 ».