Quantifying moonlight and wind effects on flighted waterfowl capture success during night‐lighting
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Night‐lighting is a common technique used to capture waterfowl, upland birds, and waterbirds. The method involves using bright artificial light and a steady loud noise to startle and confuse birds, allowing close approach and capture by hand or with a long‐handled dip‐net. Many researchers using this technique have noticed that moon phase (or relative brightness) and weather conditions can affect capture rates. Using 16 years (1996–2011) of night‐lighting capture data collected during the Ontario Waterfowl Airboat Banding Program, Canada, the effects of moon phase and wind speed on capture rates for flighted waterfowl were quantified. Increasing moon brightness had a negative effect on capture rates for all species analyzed (mallard [ Anas platyrhynchos ], wood duck [ Aix sponsa ], blue‐winged teal [ Anas discors ], green‐winged teal [ Anas crecca ], ring‐necked duck [ Aythya collaris ], hooded merganser [ Lophodytes cucullatus ], and American black duck [ Anas rubripes ]), with an increasing rate of decline in capture rates when the moon was >75% full (i.e., a bright night). Attempting waterfowl capture when the moon was >75% full led to 2‐fold cost increase per bird captured over the average cost per bird captured. Increasing wind speed was positively correlated with capture rate for some species, but had no significant effect on capture rate for most species analyzed. Night‐lighting capture of flighted waterfowl should be planned primarily during dark to moderately dark nights to maximize capture efficiency and reduce costs. © 2014 The Wildlife Society.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».