Factors influencing nest survival in resident Canada geese
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Overpopulation of Canada goose ( Branta canadensis ) that make up the Atlantic Flyway Resident Population (AFRP) in New Jersey led to the implementation of a management program that includes hunter harvest, culling programs, and efforts to reduce recruitment through nest destruction. We investigated clutch size, hatchability, and nest survival of Canada goose nests in the AFRP in New Jersey during 1985–1989, 1995–1997, and 2009–2010, and identified ecological, temporal, and spatial variables associated with nest survival to better understand the factors influencing population growth. Mean (±SE) clutch size was 4.86 eggs (±0.04), and mean hatchability of all eggs was 0.61 ± 0.04 across the study. Mean hatchability in 2009–2010 was significantly lower than in the 1980s and 1990s, whereas we did not detect any significant differences in mean clutch size across the decades. Nest survival decreased across the decades, with survival probabilities ranging from 0.68 ± 0.03 in 1988 to 0.45 ± 0.02 in 2010, likely related to reproductive control programs. Nest survival was influenced by date within the nesting season, decade, precipitation, and extreme high temperature. Further, nest survival was associated with commercial‐industrial, agricultural, and urban residential land use at a site level (0.25 km), and natural and urban residential land use at a landscape level (2.25 km and 0.75 km, respectively). Commercial land use (e.g., corporate parks and golf courses) offers favorable Canada goose nesting habitat at the site level, with manicured lawns, man‐made ponds, and decreased predator habitat (e.g., dense tree, shrub cover). We recommend targeting population management efforts in commercial, industrial, and urban residential areas these land uses were associated with increased nest survival. © 2016 The Wildlife Society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».