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Enregistrement W2801426857 · doi:10.1038/s41598-018-25633-z

Drivers of demographic decline across the annual cycle of a threatened migratory bird

2018· article· en· W2801426857 sur OpenAlexafffundabout
Scott Wilson, James F. Saracco, Richard Krikun, D. T. Tyler Flockhart, Christine M. Godwin, Kenneth R. Foster

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensCumulative Environmental Management AssociationNorthern Lakes CollegeEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesCanadian Natural Resources LimitedCenovus EnergySyncrudeSuncor Energy IncorporatedConocoPhillips
Mots-clésThreatened speciesRange (aeronautics)Disturbance (geology)Abundance (ecology)ProductivityGeographyEcologyAnnual cycleVital ratesSurvivorship curveBiologyPopulationHabitatDemographyPopulation growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Migratory species are rapidly declining but we rarely know which periods of the annual cycle are limiting for most species. This knowledge is needed to effectively allocate conservation resources to the periods of the annual cycle that best promote species recovery. We examined demographic trends and response to human footprint for Canada warblers (Cardellina canadensis), a threatened Neotropical migrant, using range-wide data (1993-2016) from the Monitoring Avian Productivity and Survivorship (MAPS) program on the breeding grounds. Declines in abundance were steepest in the eastern breeding region, followed by the western region. Breeding productivity did not decline in any region. In contrast, we observed declining recruitment in all regions, low apparent survival in the east and west, and a decline in apparent survival in the east. Abundance declined with increasing disturbance around MAPS stations. Between 1993 and 2009, the human footprint index on the breeding range increased by 0.11% in contrast to a 14% increase on the wintering range. Landscape-scale disturbance on the breeding grounds may influence abundance in some regions; however, the observed trends in demography and footprint suggests limitation during the non-breeding period as the likely driver of overall declines, particularly for eastern populations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,252
Écart entre enseignants0,244 · 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.

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

Citations87
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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