Inferring Movements and Staging Locations for Canvasbacks Using Light-Level Geolocators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the geographic extent and timing of wildlife movements enables resource managers to inform habitat needs of target species efficiently and effectively. We use light-level geolocators—which enable researchers to estimate individual locations from light-level data—to build a more complete understanding of the geography and timing of migratory movements for canvasback Aythya valisineria in the Pacific Flyway. During the springs of 2015–2017, we placed 151 geolocators on canvasbacks using two alternative attachment methods (leg-band vs. nasal-saddle mounts) during spring migration (February–March) near Reno, Nevada. Eight of these geolocators (five males and three females) were successfully retrieved, representing 10 near-complete annual migration cycles (two geolocators contained data for two migration years). Eight of the 10 estimated spring canvasback migrations (five male and three female) ended at breeding sites in the Prairie Pothole Region of southern Canada and northern United States (often via stopover sites in Utah and Montana), whereas one male and one female migrated to breeding sites in Alaska. Notably, one female settled on nesting grounds in southern Saskatchewan and then in central Alaska in successive years. During spring migration, canvasbacks made an average of 3.3 ± 0.5 stopovers, with an average duration of 14.8 ± 2.2 d. Three canvasbacks made a distinct molt migration after breeding. For fall migration, canvasback made an average of 2.7 ± 0.3 stopovers, lasting an average of 12.3 ± 2.5 d, on their way to wintering sites in California's Central Valley and coastal regions near San Francisco Bay. Retrieval rate for nasal-saddle-mounted geolocators was significantly lower than leg band-mounted devices because of failure of nasal-saddle attachment. This study demonstrates the value of geolocators for assessing year-round habitat use for waterfowl species that have negative behavioral reactions to traditional backpack devices. This information complements standard band-recovery approaches and enables waterfowl managers to ensure that the spatial and temporal distributions of individuals are identified so that habitat conservation efforts can reflect the full annual habitat use cycle.
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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) | 0,000 | 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 ».