The influence of habitat selection on Canada Goose Branta canadensis nest success on Akimiski Island, Nunavut, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Predation avoidance is likely the foremost factor driving nest site selection among ground-nesting birds. The consequences of nest site selection were investigated on nest success for Canada Geese Branta canadensis breeding on Akimiski Island, Nunavut, Canada in 2010. Habitat features were measured at the scale of a nesting territory, at the nest site ( n = 241), and at random locations for both scales. Compared with paired random locations, nests were more likely to be in woody vegetation located closer to water at the territory scale and had less lateral vegetative cover but taller vegetation nearer to the nest site. Geese did not select nesting locations in vegetation that provided maximum cover, but rather located nests in areas providing both concealment from predators and visibility for the nesting female to enable early predator detection. Assessing the effect of habitat attributes on nest success did not yield unambiguous results, with the most parsimonious model showing an increasing probability of nest success with increasing nest age alone. Although nest site selection was not random, we suggest that increasing parental investment and declining predation risk (not likely mutually exclusive) through the breeding season had more influence on Canada Goose nest success on Akimiski Island than did choice of specific habitat features or spacing of nests.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».