Nest Predators of Ducks in the Boreal Forest
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Nest predation is often the primary cause of nest failure for ducks throughout North America. Tremendous efforts have been made to identify predators responsible for nest predation to benefit the conservation and management of ducks. However, we are unaware of empirical evidence that identifies predators of duck nests in the boreal forest, which is an important breeding area. We used camera traps on real ( n = 53) and artificial nests ( n = 164) from 2016 to 2018 to identify predators of boreal duck nests near Utikuma Lake, Alberta, Canada. We identified 8 species of duck nest predators that ate or removed eggs from nests: American black bear ( Ursus americanus ), short‐tailed or least weasel ( Mustela spp.), Canada lynx ( Lynx canadensis ), coyote ( Canis latrans ), American marten ( Martes americana ), red squirrel ( Tamiasciurus hudsonicus ), common raven ( Corvus corax ), and red‐tailed hawk ( Buteo jamaicensis ). Despite a long history of duck‐nest predator research, our study confirmed previously undocumented nest predators of ducks from the boreal forest. The suite of nest predators was different from common prairie nest predators and we did not observe common prairie nest predators at our study area. Climate change and industrial development are altering predator–prey interactions, causing changes to wildlife communities in this region and our data provide an initial step in improving our understanding of boreal ducks. © 2020 The Wildlife Society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».