Population and Migratory Ecology of Canada Warblers (Cardellina canadensis) in the Central Appalachian Mountains, West Virginia, USA
Notice bibliographique
Résumé
Nearctic-Neotropical migrant birds experience a wide range of environmental conditions throughout their annual cycle; thus, it is particularly challenging to evaluate the spatial factors that may influence population growth. The Canada Warbler (Cardellina canadensis) faces substantial range-wide population declines, but little study has been conducted regarding elements occurring across the entire year that drive demographic rates. The aims of this research are (1) determine the relationship between Canada Warbler population demographic rates and environmental conditions along an elevation gradient in the central Appalachian Mountains and (2) ascertain the nonbreeding season location and migratory routes used by the central Appalachian population, which is near the southern extent of the entire breeding range. Research occurred from 2019 – 2021 at six study sites ranging in elevation from 526 – 1282m spanning an approximate 130km north-south gradient within the Monongahela National Forest, West Virginia, USA. To determine the relationship between demographic rates and environment, I assessed adult annual survival and daily nest survival. I uniquely color-banded 203 adult male Canada Warblers in 2019 and 2020, and resighted marked birds in 2020 and 2021. I modeled survival in response to predictor variables including elevation, rhododendron coverage, available stream length, topographic position, and aspect. I implemented a spatial Cormack-Jolly-Seber model with Bayesian methods and compared models using DIC criteria. To determine nest survival, I located nests and monitored their outcomes using motion-sensitive game cameras. I modeled daily nest survival as a function of elevation, rhododendron coverage, other shrub coverage, topographic position, and aspect using Bayesian methods and compared models using DIC. I found that elevation was the best predictor of adult survival, which increased from 0.573 (95% credible intervals (CI) = 0.333 – 0.820) at 555 m to 0.702 (95% CI = 0.493 – 0.871) at 1255 m, although the slope coefficient of the elevation effect overlapped 0. I located 12 nests in 2021, of which 9 fledged successfully. The intercept-only model was the best predictor of daily survival, which, exponentiated over the 19-day nesting period, resulted in a posterior mean nest survival of 0.604 (95% CI = 0.527 – 0.696). To elucidate the migration ecology of the population, I deployed 32 light-level geolocator tags on adult males in 2020 and retrieved tags in 2021. I recovered 13 (40.1%) geolocators, of which 10 provided data on post-breeding (fall) migration routes and nonbreeding season sites, and nine provided data on pre-breeding (spring) migration routes. The nonbreeding
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».