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Enregistrement W2729666646 · doi:10.33915/etd.6391

Space Use and Habitat Associations of Long-Distance Migratory First-Year Golden Eagles (Aquila chrysaetos) from Interior Alaska in a Changing Landscape

2017· dissertation· en· W2729666646 sur OpenAlexfundaboutno aff
Mark D. Paulson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyCommission for Environmental CooperationOregon State University
Mots-clésHabitatEagleGeographyWildlifeHome rangeSeasonal breederEcologyRange (aeronautics)National parkPredationLand coverLand useBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding a species space use and habitat associations is integral to comprehensive wildlife management. Habitat associations change spatially and temporally and those changes may be especially dramatic for animals that cover long distances throughout their annual cycle. While many studies of habitat associations and space use concentrate on breeding season behavior, studies of migratory connectivity demonstrate how condition of habitats on non-breeding ranges potentially affect key demographic parameters, such as survival, reproduction, and movement in other seasons. This is also important because wildlife habitats, especially land cover, are changing rapidly from both anthropogenic and natural forces in direct and indirect ways.;The goal of this research was to describe (1) space use and habitat associations of a long-distance migratory avian predator, the Golden Eagle (Aquila chrysaetos) during summer and winter, and (2) to assess land cover change in eagle use areas. I studied first-year Golden Eagles hatched in Denali National Park and Preserve, Alaska (Denali). Radio-tagged eagles spent winter in western North America and summer in Alaska and northwest Canada. The birds I studied were a subset of those radio-tagged as nestlings in Denali from 1997 to 1999.;I first used three different home range models to characterize winter space use of 15 first-year Golden Eagles hatched in Denali. Size of home ranges in winter was most biologically reasonable when measured with Kernel Density Estimates (KDEs). KDE home ranges were 4,429 to 69,478 km2 in size and did not differ between sexes. I used land cover, topography and physiographic data to test a priori defined hypotheses to evaluate drivers of movement behavior. Ranging behavior was best explained by the presence of steep slopes and canyons and degree of topographic roughness. The presence of topographic factors were, in general, more important than presence of land cover in explaining size of home range. Results from this study further the understanding of drivers of space use and habitat associations for young Golden Eagles on their wintering grounds.;To characterize how land cover change may influence these Golden Eagles, I also studied how land cover changed over an 11 year period (2001 -- 2011) within summer and winter areas used in 1997 -- 2000 (n=16 individuals; comprising 25 seasonal ranges, 15 winter, and 10 summer). Summer home ranges calculated with Kernel Density Estimates were larger than those in winter, they ranged from 20,990 to 224,375 km2, and those of males were larger than those of females. Land

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)0,000
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,232 · 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
Publié2017
Routes d'admission2
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