Effectiveness of Spinning-Wing Decoys Varies Among Dabbling Duck Species and Locations
Notice bibliographique
Résumé
Spinning-wing decoys are strong attractants to ducks and increase kill rates over traditional decoying methods. However, it is unknown whether all duck species are attracted similarly to spinning-wing decoys and whether the effectiveness of these decoys changes with latitude. We examined the effectiveness of spinning-wing decoys for 9 species of dabbling ducks during 545 experimental hunts in California (1999–2000), Minnesota (2002), Manitoba (2001–2002), Nebraska (2000–2002), Missouri (2000–2001), and Arkansas (2001–2003). During each experimental hunt, we systematically alternated between 2 paired decoy treatments every 15–30 min (depending on study site): traditional decoys only and traditional decoys with a spinning-wing decoy. Overall, 70.2% (n = 1,925) of dabbling ducks were harvested (shot and retrieved) when spinning-wing decoys were turned on, ranging from 63.6% (n = 187) in Missouri to 76.4% (n = 356) in Minnesota. Effectiveness of spinning-wing decoys increased with latitude of study sites. Proportions of ducks shot when spinning-wing decoys were turned on differed among species, from a low of 50.0% (n = 8) for cinnamon teal (Anas cyanoptera) to a high of 79.0% (n = 119) for American wigeon (A. americana). The probability of being shot when spinning-wing decoys were turned on increased with annual survival rates among species; for example, spinning-wing decoys were more effective for American wigeon and mallard (A. platyrhynchos) than they were for cinnamon teal and American green-winged teal (A. crecca). Effectiveness of spinning-wing decoys did not differ consistently by age or sex of harvested ducks. Our results indicate that the effectiveness of spinning-wing decoys differs among duck species and changes with latitude; thus, consideration of these effects may be warranted when setting harvest regulations and methods of take.
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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 ».