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Enregistrement W2620447903

Pacific Great Blue Heron Population Monitoring on Vancouver Island and the Surrounding Gulf Islands

2016· article· en· W2620447903 sur OpenAlexaboutno aff
Trudy A. Chatwin, Travis Heckford

Notice bibliographique

RevueWestern CEDAR (Western Washington University) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeronOceanographyPopulationGeographyGeologyDemography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Pacific or Great Blue Heron fannini subspecies winters and breeds on Vancouver Island in locations within 5 km of the marine shoreline. Its visibility and close connection to the Salish Sea make it an important flagship species. Due to population concerns and threats associated with urban development, the Province of BC has coordinated monitoring of Great Blue Heron colonies on Vancouver Island and the adjacent Gulf Islands from 1997 through 2015. Starting in 2005, I trained volunteer stewards and technicians to use a standardized methodology to locate and assess heron colonies, count active nests, determine nest success and follow a sample of visible nests to determine productivity of young herons that lived until fledgling age. The data is housed at the BC Conservation Data Centre and provided to local governments and interested parties to support conservation bylaws and urban planning. Each breeding season we assessed between 18 and 37 colonies and analyzed the population variables to provide indications of Pacific Great Blue Heron population viability. Overall colony success rate ranged from a low of 43% in 2008 to 90% in 2010 with an average of 66%. The number of active nests in the study area does not show a significant trend with a mean of 536 + 9 active nests annually. Nest success in sampled nests ranged from a low of 30% in 2005 to 100% in 2015 with an overall average of 65% + 21%. Vennesland and Butler (2008 COSEWIC report) estimated that at least 63% of active nests would need to fledge young to maintain Pacific Great Blue Heron populations which occurred in 9 of 14 years analysed. As well, the average annual productivity on Vancouver Island was 1.4 chicks per sampled nest. In only 2006, 2010 and 2012 the productivity exceeded the 1.9 chicks per nest population maintenance threshold estimated by Henny and Bethers in 1971. Bald Eagle predation on chicks and adults appears to be responsible for lower productivity and nest success and colony failures. Another factor in the annual variation of nesting success appears to be cool wet springs which affect egg production and timing of nesting. Great Blue Heron colonies on Vancouver Island appear to be locating closer to urban centres possibly to deter Bald Eagle predation, but this poses vulnerability to disturbance from noise, tree cutting and various building pressures.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,203 · 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'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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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