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Enregistrement W2913052863 · doi:10.1002/jwmg.21639

Age class dynamics of Canada geese in the Central Flyway

2019· article· en· W2913052863 sur OpenAlexaboutno aff
Joshua L. Dooley, Michael L. Szymanski, Rocco J. Murano, Mark P. Vrtiska, Tom F. Bidrowski, Josh L. Richardson, Gary C. White

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Geological Survey
Mots-clésFlywayJuvenileDemographyGeographyBiologyAbundance (ecology)EcologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Abundance of temperate‐nesting Canada geese ( Branta canadensis ) in Central Flyway east‐tier states (ND, SD, NE, KS, OK, USA) increased since the 1970s. Hunting regulations were liberalized since the mid‐1990s in these states to increase harvest and reduce abundance of local populations. Because 2 age classes, juvenile and adult, are typically classified when banding, most dead‐recovery band analyses of Canada geese have only considered 2 age classes to estimate survival and recovery probabilities, despite a delayed breeding life history. We evaluated recovery distributions and survival and recovery probabilities of Canada goose age classes (i.e., juvenile [first year], subadult [second and third year], and adult [≥fourth year]) among Central Flyway east‐tier states relative to liberalized hunting regulations during 1990–2015. We also conducted simulations and evaluated bias in parameter estimates from 2‐age‐class dead‐recovery models when a subadult age class was not modeled. Models including 3 age classes were more supported than models including only 2 age classes. Mean juvenile survival estimates among states from the top 2‐age‐class models were 9–50% greater than an equivalent 3‐age‐class model, whereas differences were less or negligible for adult survival (−4% to −1%), adult recovery (1–12%), and juvenile recovery (−3–6%). Geese were primarily recovered in the state they were banded (range among states = 59–86%), and 91% of all recoveries occurred in the Central Flyway east‐tier states. Recovery distributions of subadults were broader and more northward than adults and juveniles. Recovery estimates (Brownie parameterization) of subadults among states ( = 0.091 ± 0.039 [SE] to 0.116 ± 0.029) were also generally greater than adults (0.061 ± 0.030 to 0.104 ± 0.033) and juveniles (0.049 ± 0.026 to 0.132 ± 0.041). Survival estimates of adults (0.713 ± 0.103 to 0.748 ± 0.119) and subadults (0.621 ± 0.197 to 0.801 ± 0.154) exhibited some decrease through time concurrent with liberalized harvest regulations, but survival estimate of juveniles (0.492 ± 0.093 to 0.686 ± 0.164) increased or were stable. Of the 5 Central Flyway east‐tier states, management actions to reduce local Canada goose populations were the most intensive in North Dakota and South Dakota, and these states had the greatest decrease in adult and subadult survival estimates. Our results provide some limited evidence that harvest regulations targeted at locally breeding Canada geese can affect their survival, have greatest effects when first implemented, and affect subadults from a broader spatial scale than adults and juveniles. More information is needed on how localized harvest regulations affect temperate‐nesting Canada geese from other areas, particularly subadults and molt migrants, and, conversely, how such geese affect the ability to achieve management objectives at varying spatial scales. Lastly, to minimize bias when analyzing temperate‐nesting Canada goose data, or other species with similar marking constraints and age‐class structure, consideration should be given to evaluating ≥3 age classes and using recapture data and joint live‐dead models when possible. © 2019 The Wildlife Society.

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)0,001
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 enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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