Hatch date influences pre‐fledging survival of temperate‐nesting Canada geese
Notice bibliographique
Résumé
Among the numerous demographic parameters that influence population size, unbiased estimates of pre‐fledging survival remain difficult to obtain for precocial birds. In this study, we used capture–mark–recapture modeling to estimate pre‐fledging survival in a population of temperate‐nesting Canada geese Branta canadensis maxima that has undergone an exponential increase over the last two decades. We examined whether pre‐fledging survival was affected by relative hatch date, initial brood size, mother age, and weather conditions at hatching. Between 2005 and 2014, 8679 goslings were marked with web‐tags at hatching at two adjacent sites. A total of 3922 of these birds were initially recaptured and banded before fledging while 338 were recaptured and banded in subsequent years as after‐hatching year birds. Multistate models with joint live and dead encounters were used to estimate pre‐fledging survival and evaluate the effects of rearing sites, gosling characteristics, and weather conditions at hatching. Pre‐fledging survival of Canada geese varied between 0.45 (95% CI: 0.41–0.50) and 0.75 (0.62–0.84) among years and sites with an overall mean of 0.62 (0.54–0.68). Survival rates were lower for late hatched birds and tended to increase with initial brood size and mother age. Weather conditions at hatching did not affect pre‐fledging survival. Significant effect of hatch date on pre‐fledging survival has often been described in geese nesting in highly seasonal environments (e.g. the arctic) but our findings of such a relationship in temperate‐nesting Canada geese indicate that a selection pressure on the timing of breeding can also occur at more stable temperate latitudes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».