Impacts of Resident Canada Goose Movements on Zoonotic Disease Transmission and Human Safety at Suburban Airports.
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, an increase in resident (non-migratory) Canada geese (Branta canadensis) in suburban areas of the United States has heightened the awareness of human-goose interactions and the associated risks to human health and safety.Resident geese may cause goose-aircraft collisions, transmit zoonotic diseases, decrease water quality through fecal deposition, and show aggression toward humans.In response, we evaluated resident Canada goose movements at and around a suburban airport, tested geese for zoonotic diseases, and provided monitoring strategies for geese.In 2008, we neck-and leg-banded 763 resident geese at 14 sites in and around Greensboro, North Carolina.We affixed satellite transmitters to a subset of geese and collected fecal samples for analysis.To evaluate goose movements, we resighted the geese with spotting scopes 2-3 times per week for 18 months and analyzed telemetry data.We calculated survival rates, home range sizes, and core areas, and evaluated the speed, altitude, and distance of goose movements.Additionally, we monitored site recolonization of nuisance geese after conducting a lethal removal.The annual survival of marked geese was 0.9 and the frequency of satellite-tagged goose movements peaked daily within the first 2 hours after sunrise and again at sunset, and all goose movements occurred at altitudes 64 m.We determined that 2.8% of goose movements occurred during the molt (1 Jun-15 Jul), 20.7% during post-molt I 2008 (16 Jul-31 Oct), 15.2% during post-molt II (1 Nov-31 Jan), 32.3% during breeding/nesting (1 Feb-31 May), and 29.0% during post-molt I 2009 (16 Jul-31 Oct).The mean distance travelled per day by satellite-tagged geese was between 2.0 km (SE = 0.3) and 4.9 km (SE = 0.4) with Services, the Berryman Institute, NC Department of Transportation Aviation, and Piedmont
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».