MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2296853843

Greater Sage Grouse on the Edge of Their Range: Leks and Surrounding Landscapes in the Dakotas

2003· article· en· W2296853843 sur OpenAlexaboutno aff
Joe T. Smith

Notice bibliographique

RevueOpen PRAIRIE (South Dakota State University) · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRange (aeronautics)GeographyHome rangeEcologyBiologyHabitat
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sage grouse (Centrocercus spp.) have been declining throughout their range in the United States and Canada as well as in individual states and provinces. Sage grouse, including the combined range of both the greater sage grouse (C. urophasianus) and the Gunnison sage grouse (C. minimus), once occurred in 16 states and three Canadian provinces; now they only occur in 11 states and two Canadian provinces (Connelly and Braun 1997, Schroeder et al. 1999). Excluding states suggested as part of the Gunnison sage grouse range (Young et al. 2000), greater sage grouse range has declined from 13 states and three Canadian provinces to 11 states and two Canadian provinces (Schroeder et al. 1999). Excluding states suggested as part of the Gunnison sage grouse range (Young et al. 2000), greater sage grouse range has declined from 13 states and three Canadian provinces to 11 states and two Canadian provinces (Schroeder et al. 1999). Concerns are growing over the reasons for these declines. The habitat around active and historically active greater sage grouse leks in North Dakota and South Dakota was studied during 2001 and 2002 in an attempt to find reasons for desertion of once thriving leks and for apparent population declines. I collected information on current and historic (i.e., leks with 0-years) sage grouse lek counts and distributions in western North Dakota and South Dakota. A steady decline is evident when reviewing the entire recorded period of greater sage grouse surveys in North Dakota (1951-2002) and South Dakota (1972-2002). There is also apparent eastern edge abandonment of the active breeding range over the years. Land use patterns in these areas once occupied by greater sage grouse have likely changed and are now failing to meet their needs (Connelly and Braun 1997). I compared peripheral microhabitat and landscape characteristics to identify possible reasons for lek abandonment. For microhabitat data, I systematically selected 12 sample sites at equidistant points from each other within 1.5 km of the lek center. No differences (P > 0.10) were detected between sagebrush (Artemisia spp.) cover or sagebrush density around active leks versus that around historically active leks in North Dakota and South Dakota. Sagebrush density does appear to have a positive effect on greater sage grouse lek size in North Dakota and South Dakota. Landscape level data were recorded and assessed using satellite imagery. Comparisons were made of 1972-1976 and 1999-2000 percent tilled and non-tilled. These land use comparisons were made between current leks versus historically active leks, active leks versus random sites, and abandoned regions versus active regions. The 1999-2000 imagery illustrated that percent tilled ground, and thus fragmentation, was greater (P < 0.10) within abandoned areas than within active areas in North Dakota. However, 1972-1976 imagery revealed that this relationship has been static over the last 30 years. Thus, if the decline of sage grouse is the result of tilled ground infringements it had to occur prior to 1972. Sage grouse, a landscape species, may have been slow to show the effects of this land use change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen PRAIRIE (South Dakota State University)Même sujetRangeland and Wildlife ManagementTravaux en français237 207