Mayfield estimates versus apparent nest success in colonial geese
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Unbiased estimates of nest survival are often required to make robust inference about population and habitat management. We studied nest survival of lesser snow (Anser caerulescens caerulescens) and Ross's (A. rossii) geese at Karrak Lake, Nunavut, in Canada's central Arctic, 1995–2012. We monitored nests throughout the nesting period, from early egg‐laying to late incubation, and revisited nests after predicted hatch dates to determine nest fate. Despite high nesting density and high nest visibility, detection of failed nests was lower than active nests; consequently, Mayfield nest success estimated with Program MARK was always lower than apparent nest success, the latter defined as the proportion of detected nests that produced ≥1 offspring. From data that included nests found after failure, however, annual nest survival estimated by Program MARK was related (r2 = 0.98 for both species) to apparent estimates, permitting accurate estimation of true nest success from apparent estimates. Nest survival probability (i.e., nest survival) in both species modeled with Program MARK varied annually (lesser snow geese = 0.234–0.795, Ross's geese = 0.273–0.901) and daily nest survival declined with nest age in most years. Within years, nests initiated later experienced lower survival for both lesser snow and Ross's geese (nest initiation date (NID), βNID = −0.068 [95% CI = −0.096, −0.041] and −0.082 [−0.119, −0.046], respectively). Nest survival was higher when days were relatively warm and dry for lesser snow geese (βdaily weather = 0.089 [0.054, 0.402]), but weather did not influence nest survival of Ross's geese. Disturbance by researchers had no influence on nest survival of either species. Sampling for contemporary estimators of nest survival that account for differential detection probabilities between active and inactive nests to produce unbiased estimates may not always be logistically feasible; thus, we urge researchers at least to derive predictive equations from a subset of nests specific to study sites and species to correct apparent estimates. © 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 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 | 0,003 |
| 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 ».