Effects of predator reduction on nest success of upland nesting ducks in low-grassland density landscapes in eastern North Dakota
Notice bibliographique
Résumé
Nest success of upland nesting ducks is the primary driver of duck population growth in the Prairie Pothole Region. Nest success is greatly influenced by nest predation and the amount of available nesting cover on the landscape. The decline in acres enrolled in the Conservation Reserve Program (CRP) in this region has negatively impacted the amount of available nesting cover, making nesting cover sparse and confined to small patches where predation rates are potentially elevated. I evaluated the efficacy of seasonal predator reduction on increasing nest success on low-grassland density (>10% grassland cover), 93 km2 landscapes in two different habitat types used by nesting birds, large fields and roadside ditches. Ditches were sampled because they are a major cover source in low-grassland density landscapes. I monitored 1,899 nests during the 2010-2012 breeding seasons. Predator reduction had a significant influence in large fields as nest success was 1.6 times greater in large fields on trapped sites (44% nest success) than on control sites (27% nest success). Predator reduction, however, did not significantly increase nest success in roadside ditches (13% nest success on trapped sites, 12% nest success on control sites). A large majority of monitored nests were located in large fields resulting in the overall effect of predator reduction significantly increasing nest success by 13%. These results indicate that predator reduction is an effective intensive management technique in low-grassland density landscapes and can be used as a management tool in a post-CRP era. Future research should evaluate different trapping techniques in efforts to increase nest success in the roadside ditches.
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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 ».