Water depth, vegetation height, and offshore distance are critical factors in nest-site selection for Grey Crowned Crane at Lake Ol' Bolossat, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Grey Crowned Crane Balearica regulorum is described as an icon of Africa’s wetlands and grasslands and is listed as Endangered on the IUCN Red List of Threatened species. Conservation efforts are partially hindered by lack of information on factors influencing breeding productivity, such as nest-site selection. Factors influencing nest-site selection were investigated at Lake Ol’ Bolossat, a 43.3 km2 wetland located in the central Kenya from 30 paired nests. Generalized Linear Mixed-Effects Models were used to analyse the relationship between factors influencing nest-site selection by cranes and variables that were predicted to have a compelling influence on nest-site selection besides i) food and nesting materials availability i.e. the offshore distance of the nest and water depth, and ii) nest concealment and susceptibility to predation i.e. vegetation height and grazing intensity. Results show that variables which had a significant influence on nest-site selection were: water depth (p=0.005), the offshore distance from the nest (p=0.037), and vegetation height (p=0.035). Cranes located their nests in water points above 50 cm deep, vegetation height of 60-90 cm, and preferably 100 m offshore. A minimum of 103 territorial pairs, both breeding and non-breeding cranes, were recorded. The middle section of the lake had the highest number (52), while north and south had 32 and 19 pairs respectively. The mean distance between any two pairs was 302.53±17.02 (SE) meters. This study sheds some light on the understanding of characteristics of Grey Crowned Crane’s nesting sites that will facilitate manipulation and management of breeding sites. Lake Ol’ Bolossat is consequently a critical breeding site with a substantial role in the species’ population recovery and survival. A wetland management option that aims at achieving sustainable use of lake’s resources by local communities without compromising needs of wildlife is highly commended.
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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 | 0,000 | 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 ».