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SURVIVAL OF YOUNG GREATER SNOW GEESE (CHEN CAERULESCENS ATLANTICA) DURING FALL MIGRATION

2005· article· en· W2171612063 sur OpenAlexaffabout
Stéphane Menu, Gilles Gauthier, Austin Reed

Notice bibliographique

RevueThe Auk · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFledgeDemographySnowArcticBroodSurvivorship curveTemperate climateGeographyEcologyBiologyPopulationPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The many hazards that await birds along their migratory routes may negatively affect their survival, especially among newly fledged young. We estimated survival of young Greater Snow Geese (Chen caerulescens atlantica) during fall migration from the High Arctic to temperate areas and examined factors affecting their survival over a five-year period, using two approaches. First, each year (1993–1997), we banded fledglings and adults in mid-August, just before their departure from Bylot Island in the High Arctic (Nunavut, Canada), and again at an important staging area 3,000 km to the south at the Cap Tourmente National Wildlife Area (Québec, Canada) in October; recovery data from those two banding periods allowed estimation of survival during fall migration. Second, we visually determined brood size of neck-banded females before and after the main portion of the migratory flight, to estimate survival of young. The two approaches yielded similar survival estimates and showed the same interannual variation, thus suggesting that estimates were reliable. Mortality of young shortly after fledging and during the fall migration was high, compared with that of adults (monthly survival 0.662 in young vs. 0.989 in adults). However, mortality of young after migration was similar to that of adults (monthly survival 0.969 in young vs. 0.972 in adults). Migration survival of young varied considerably among annual cohorts (range of 0.119–0.707 over five years), and most of the mortality appeared to be natural. Survival was especially low in years when (1) temperatures at time of fledging and start of migration were low (i.e. near or below freezing), (2) mean body mass of goslings near fledging was low, or (3) mean fledging date was late. Our results suggest that migration survival of young is affected by a combination of several factors (climatic conditions, body mass, and fledging date) and that survival is reduced when one of those factors intervenes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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