Annual Winter Site Fidelity of Barrow's Goldeneyes in the Pacific
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Coastal regions on the Pacific north coast of North America provide important wintering habitat for many species of sea ducks. Although winter range and habitat preferences are well described for most species, fidelity to coastal wintering sites is generally undocumented. Fidelity is an important factor necessary for understanding interactions with coastal developments and activities and corresponding management strategies. We used data from Barrow's goldeneyes (Bucephala islandica), a sea duck that winters predominantly in nearshore habitats along the Pacific north coast, to investigate inter‐annual fidelity to, and intra‐annual fidelity within, coastal wintering sites. Between 2006 and 2015, we marked goldeneyes on breeding, molting, and wintering sites with satellite transmitters. We retained 4,931 locations in coastal habitats from 221 goldeneyes across 4 coastal regions for our analyses. These birds demonstrated high inter‐annual fidelity to coastal wintering sites; 75% of selected wintering sites were within 29 km of sites used the previous winter. Inter‐annual fidelity to wintering sites was similar between sex and age classes but differed by coastal region. Goldeneyes from southcentral Alaska, USA, expressed greater inter‐annual fidelity relative to birds from northern or southern British Columbia, Canada, and southeast Alaska. Goldeneyes also expressed high intra‐annual fidelity within wintering sites, with 75% of individuals averaging within‐season movements of ≤9 km. Intra‐annual fidelity was lesser for female than male goldeneyes but did not differ between hatch‐year and after‐hatch‐year birds. We found regional variation in intra‐annual fidelity, with goldeneyes from southcentral Alaska expressing greater intra‐annual fidelity compared to birds from other regions. High inter‐ and intra‐annual winter site fidelity by Barrow's goldeneyes suggests that, at a population level, habitat use is predictable and can be used to inform risk assessment or to evaluate factors affecting habitat choice. Also, low dispersal among wintering sites suggests that recovery from population perturbations, whether caused by natural or anthropogenic events, will be protracted. © 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».