Wood Turtle (<i>Glyptemys insculpta</i>) nest protection reduces depredation and increases success, but annual variation influences its effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
Habitat loss is the leading cause of species extinctions and is especially detrimental to habitat specialists. Freshwater turtles require specific habitat types at different points in their life cycle; notably, the loss of nesting habitat has led to increased nest depredation and adult mortality. In response, conservationists have implemented nest protection and habitat restoration programs to recover declining populations. Although assumed to increase nest survival, effectiveness of these methods has not been rigorously quantified. We located Wood Turtle (Glyptemys insculpta (Le Conte, 1830)) nests in Wisconsin (USA) and conducted two analyses — logistic regression and logistic exposure — to investigate the influence of management actions and environmental factors on nest survival. The depredation rate decreased by 47% for protected nests and declined as nests aged; the success rate increased by 28% for protected nests and increased for nests in areas with fewer roads. We found high annual variation in success, and although weather variables were not predictive, likely due to their coarse scale, we posit that this inter-annual variation was driven by variation in weather conditions. Our results suggest that nest protection is effective at increasing nest survival, but future efforts should span multiple years to account for the effects of annual variation in environmental conditions.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».