Influence of resource selection on nonbreeding season mortality of mallards
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Relationships between individual resource selection strategies and fitness are difficult to quantify at large spatial scales. These links are important for understanding the potential effects of management on population‐level processes. We modeled the degree to which selection of specific landscape features altered mortality risk of female mallards (Anas platyrhynchos) during the non‐breeding season. We used individual resource selection estimates from adult female mallards equipped with Global Positioning System (GPS) backpack transmitters (n = 56) in the Lake St. Clair region of southwestern Ontario, Canada, in August of 2014 and 2015. We determined the fate of individuals between August and January and used time‐to‐event analyses to model survival over 158 days. Furthermore, we investigated how diurnal and nocturnal resource selection and year were related to mortality risk. The survival rate for the adult female mallards was 0.57 (95% CI = 0.42–0.77). Resource types were combinations of land class types (e.g., water, marsh, flooded agriculture, supplemental feeding areas, and dry agriculture) important to mallards and varying levels of risk from anthropogenic disturbance ranging from inviolate refuges to publicly accessed areas where we predicted mortality risk to be greatest. Our results suggest that water that the public can access (i.e., public water) influenced mortality risk during multiple seasons. Specifically, selection of public water by female mallards reduced mortality risk diurnally during the non‐hunting period (hazard ratio = 0.68, 95% CI = 0.48–0.96) but increased mortality risk during the first half of the hunting period (hazard ratio = 1.54, 95% CI = 1.08–2.20). Our research highlights that individual selection strategies by ducks within this landscape can influence mortality risk.
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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 | 0,001 | 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 ».