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Enregistrement W2515482889 · doi:10.1002/jwmg.21131

Environmental factors influence lesser scaup migration chronology and population monitoring

2016· article· en· W2515482889 sur OpenAlexaffabout
Taylor A. Finger, Alan D. Afton, Michael L. Schummer, Scott A. Petrie, Shannon S. Badzinski, Michael A. Johnson, Michael L. Szymanski, Kevin J. Jacobs, Glenn H. Olsen, Mark A. Mitchell

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensCanadian Wildlife FederationEnvironment and Climate Change CanadaBirds CanadaWestern University
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife Service
Mots-clésAythyaWaterfowlAnasPopulationFlywayHabitatFisheryEcologyGeographyBayWetlandEnvironmental scienceBiologyArchaeologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Identifying environmental metrics specific to lesser scaup ( Aythya affinis ; scaup) spring migration chronology may help inform development of conservation, management and population monitoring. Our objective was to determine how environmental conditions influence spring migration of lesser scaup to assess the effectiveness of the Waterfowl Breeding Population and Habitat Survey in accurately estimating scaup populations. We first compared peak timing of mallard ( Anas platyrhynchos ) and scaup migration from weekly ground surveys in North Dakota, USA because the Waterfowl Breeding Population and Habitat Survey is designed to capture annual mallard migration. As predicted, we detected that peak timing of scaup and mallard migrations differed in 25 of 36 years investigated (1980–2010). We marked scaup with satellite transmitters ( n = 78; 7,403 locations) at Long Point, Lake Erie, Ontario, Canada; Pool 19 of the Mississippi River, Iowa and Illinois, USA; and Presque Isle Bay, Lake Erie, Pennsylvania, USA. We tested the assumption that our marked scaup were representative of the continental population using the traditional survey area by comparing timing of migration of marked birds and scaup counted in the North Dakota Game and Fish Department survey. We detected a strong positive correlation between marked scaup and the survey data, which indicated that marked scaup were representative of the population. We subsequently used our validated sample of marked scaup to investigate the effects of annual variation in temperature, precipitation, and ice cover on spring migration chronology in the traditional and eastern survey areas of the Waterfowl Breeding Population and Habitat Survey, 2005–2010. We evaluated competing environmental models to explain variation in timing and rate of scaup migration at large‐scale and local levels. Spring migration of scaup occurred earlier and faster during springs with warmer temperatures and greater precipitation, variables known to influence energy budgets and wetland availability. Our results suggest that surveys designed to index abundance of breeding mallards is imprecise for estimating scaup abundance, and inaccurate at estimating breeding population size by survey stratum. © 2016 The Wildlife Society.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations28
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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