Eastern-breeding Lesser Yellowlegs are more likely than western-breeding birds to visit areas with high shorebird hunting during southward migration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Shorebirds have experienced a precipitous reduction in abundance over the past four decades. While some threats to shorebirds are widespread (e.g., habitat alteration), others are regional and may affect specific populations. Lesser Yellowlegs (Tringa flavipes) are long-distance migrants that breed across the North American boreal biome and have declined in abundance by 60–80% since the 1970s. The documented harvest of Lesser Yellowlegs in the Caribbean and northeastern South America during southward migration is a possible limiting factor for the species, but it is unknown to what extent birds from different breeding origins may be affected. To address the question of differential occurrence in harvest zones during southward migration, we used PinPoint GPS Argos transmitters to track the southward migrations of 85 adult Lesser Yellowlegs from across the species’ breeding range and 80° of longitude from Anchorage, Alaska, USA, to the Mingan Archipelago, Quebec, Canada. We classified migratory locations as inside or outside three zones with high levels of harvest (Caribbean, coastal Guianas, and coastal Brazil) and then fit generalized additive mixed models to estimate the probability of occurrence of Lesser Yellowlegs in harvest zones according to their breeding origin. Individuals from the Eastern Canada population had a higher probability of occurrence within one or more harvest zones and remained in those zones longer than individuals breeding in Alaska and western Canada. Linear regressions also suggested that longitude of the breeding origin is an important predictor of occurrence in harvest zones during southward migration. Lastly, our findings, combined with other sources of evidence, suggest that current estimated harvest rates may exceed sustainable limits for Lesser Yellowlegs, which warrants further investigation.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».