Influence of Weather, Wetland Availability, and Mallard Abundance on Productivity of Great Lakes Mallards (Anas platyrhynchos)
Notice bibliographique
Résumé
Waterfowl rely on breeding habitat availability for successful reproduction. Breeding habitat availability likely changes throughout the season and among years as weather patterns change and thus productivity rates are likely susceptible to these changes. We used data from 1961 to 2011 to investigate effects of weather, breeding habitat availability and abundance of breeding mallards ( Anas platyrhynchos ) on productivity rates of mallards breeding in the Great Lake states (Michigan, Minnesota, and Wisconsin; hereafter GLS). We hypothesized that productivity rates would increase with wetter and warmer conditions however, extreme temperatures may have a negative impact and that high breeding density may negatively impact productivity rates. Specifically, we looked at the effects of average June and July temperature and precipitation, the Palmer Hydrological Drought Index (hereafter PHDI), and wetland counts to model productivity rates across the three states for the time series. We used a reduced time series model set to evaluate the impacts of wetland counts on productivity. We found that in general, wetter conditions, as indexed by high positive PHDI values and relationships with pond abundance, positively affected productivity. We believe that breeding habitat availability is likely a reasonable predictor of mallard productivity rates in the GLS.
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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 ».