MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2288672479 · doi:10.1111/brv.12258

Agriculture and herbivorous waterfowl: a review of the scientific basis for improved management

2016· review· en· W2288672479 sur OpenAlexaboutno aff
Anthony David Fox, Johan Elmberg, Ingunn Tombre, Rebecca Hessel

Notice bibliographique

RevueBiological reviews/Biological reviews of the Cambridge Philosophical Society · 2016
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Biological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNaturvårdsverket
Mots-clésWaterfowlHerbivoreAgricultureFisheryEnvironmental resource managementGeographyEcologyEnvironmental scienceBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Swans, geese and some ducks (Anatidae) are obligate herbivores, many are important quarry species and all contribute to a variety of ecosystem services. Population growth and shifting ranges have led to increasing proximity to man and thus increasing conflicts. We review and synthesize the role of these birds as herbivores on agricultural land (cropland, rotational grassland and pasture) and other terrestrial habitats where conflict with human interests may occur. A bibliographic analysis of peer-reviewed papers (N = 359) shows that publication activity peaked in 1991-2000 in North America and 2000-2010 in Europe, and has decreased since. Taxonomic and geographical biases are obvious in research to date: Snow Goose Chen caerulescens was the most studied species (N = 98), and Canada Branta canadensis, Barnacle B. leucopsis and Brent geese B. bernicla all featured in more than 40 studies; most studies originated in northwest Europe or North America, very few have been carried out in Asia and European Russia. On the basis of nutrient/energy budgets of herbivorous waterfowl, it is evident that dense single-species crops (such as rotational grassland, early-growth cereals and root crops) and spilled grain in agricultural landscapes offer elevated energetic and nutritional intake rates of food of higher quality compared to natural or semi-natural vegetation. Hence, although affected by seasonal nutritional demands, proximity to roost, field size, disturbance levels, access to water, food depletion and snow cover, agricultural landscapes tend to offer superior foraging opportunities over natural habitats, creating potential conflict with agriculture. Herbivorous waterfowl select for high protein, soluble carbohydrate and water content, high digestibility as well as low fibre and phenolic compounds, but intake rates from grazing varied with goose body and bill morphology, creating species-specific loci for conflict. Crop damage by trampling and puddling has not been demonstrated convincingly, nor do waterfowl faeces deter grazing stock, but where consumption of crops evidently reduces yields this causes conflict with farmers. Studies show that it is difficult and expensive to assess the precise impacts of waterfowl feeding on yield loss because of other sources of variation. However, less damage has been documented from winter grazing compared to spring grazing and yield loss after spring grazing on grassland appears more pronounced than losses on cereal fields. Although yield losses at national scales are trivial, individual farmers in areas of greatest waterfowl feeding concentrations suffer disproportionately, necessitating improved solutions to conflict. Accordingly, we review the efficacy of population management, disturbance, provision of alternative feeding areas, compensation and large-scale stakeholder involvement and co-management as options for resolving conflict based on the existing literature and present a framework of management advice for the future. We conclude with an assessment of the research needs for the immediate future to inform policy development, improve management of waterfowl populations and reduce conflict with agriculture.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations197
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiological reviews/Biological reviews of the Cambridge Philosophical SocietyMême sujetAgriculture and Biological StudiesTravaux en français237 207