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Enregistrement W2189120862

Agricultural Policy and Nest Success of Prairie Ducks in Canada and the United States Politiques agricoles et succès de nidification des canards dans les Prairies canadiennes et états-uniennes

2007· article· fr· W2189120862 sur OpenAlexaboutno aff
Mark C. Drever, Thomas D. Nudds, Robert G. Clark

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaterfowlGeographyNest (protein structural motif)WildlifeHabitatAgricultureProductivityEcologyEconomicsBiologyEconomic growthArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Prairie Pothole Region of North America has been modified by agriculture during the past 100 yr, resulting in habitat loss, fragmentation, and degradation that have reduced the abundance and productivity of many wildlife species. The 1985 U.S. Farm Bill provided economic incentives to agriculture that are considered by many to be beneficial to nesting waterfowl and other wildlife. Canada has not experienced an equally comprehensive legislative initiative, which would seem to indicate that benefits to waterfowl in Canada should lag behind those in the United States. However, with the removal of some agricultural subsidies in Canada during the 1990s, the amount of perennial cover in the Canadian prairies increased to levels similar to those of the 1970s. Therefore, it is unclear whether and how the U.S. and Canadian prairies might differ with regard to habitat quality for nesting waterfowl. We used historical and contemporary data to compare temporal trends in duck nest success between the United States and Canada and to assess how mean nest success varied with proportion of cropland and wetland density. The data best supported models with nonlinear temporal trends that varied between the two countries and suggested that mean nest success in Canada declined from its high point in 1930s and remained below the long-term value of 0.16 until the end of the time series in 2005. Mean nest success in the United States also declined from its high point in the 1930s, but increased to above the long-term value of 0.25 during the early 2000s. Mean nest success varied negatively with proportion of cropland in both the United States and Canada. Mean nest success was positively correlated with pond density at Canadian sites, but showed only a weak association with pond density at U.S. sites. All models explained the low proportions of the variation in nest success, suggesting that unmeasured factors such as the abundance and identity of nest predators may have strong effects on nest success. Nonetheless, these results support earlier suggestions that agricultural policy that encourages permanent cover positively influences duck reproductive success. We also found that, for reasons that are not entirely clear, nest success for the same intensity of row cropping was generally higher in the United States than in Canada. Further research is required to elucidate the exact nature of the composition, size, and distribution of permanent cover that coincides with greater average nest success by dabbling ducks in the United States. In addition, the data suggest that the benefits that might accrue from increases in the amount of perennial cover in Canada would be better realized if these efforts are accompanied by strong measures to conserve wetlands.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,258
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
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