Population Dynamics of Breeding Mallards in the Great Lakes States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Mallard ( Anas platyrhynchos ) populations in the United States portion of the Great Lakes region increased through the 1990s but have since declined. To promote sustainable growth of this population, managers need to understand how perturbation of vital rates will affect annual population growth rate (Λ). We developed a stage‐based model representing the female mallard population in the Great Lakes using vital rates generated from a landscape‐level study documenting reproductive parameters from 2001 to 2003. We conducted perturbation analyses (i.e., sensitivity analyses) to identify vital rates that most influence Λ and variance decomposition analyses to determine the proportion of variation in Λ explained by variation in each vital rate. Perturbation analyses indicated that Λ was most sensitive to changes in nonbreeding survival, duckling survival, and nest success. Therefore, changes in these vital rates would be expected to result in the greatest ΔΛ. Process variation in breeding season parameters accounted for 63% of variation in Λ. Breeding season parameters explaining the most variation were duckling survival (32%) and nest success (16%). Survival of adult females outside the breeding season accounted for 36% of variation in Λ. Harvest derivation, high harvest, and high sensitivity of Λ to nonbreeding survival for Great Lakes female mallards suggests there is a strong potential for managing the Great Lakes mallard population via harvest management. Because Λ was highly sensitive to changes in duckling survival, we suggest programs that emphasize wetland protection, enhancement, and restoration as a management strategy to improve population growth for breeding mallards.
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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 ».