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Enregistrement W4295786835 · doi:10.32469/10355/91659

Ecology of mid-continent migratory shorebirds, performance of tracking devices, and modelling animal social structure and demography

2022· dissertation· en· W4295786835 sur OpenAlexfundno aff
Sarah Jeanne Clements

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRobert J. Kleberg, Jr. and Helen C. Kleberg FoundationInstitute for Wetland and Waterfowl Research, Ducks Unlimited CanadaWebster Groves Nature Study SocietyLouisiana Department of Wildlife and FisheriesNational Science Foundation
Mots-clésGeographyEcologyHabitatClimate changePluvialisReproductive successThreatened speciesPredationFisheryBiologyPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[EMBARGOED UNTIL 6/1/2023] Migratory birds are threatened by landscape and climate change, and shorebirds are particularly imperiled. Shorebirds undertake some of the most impressive migrations in the world, but in every season, there are threats such as habitat loss, limited prey abundance, overhunting, and climate change contributing to their declines. New technologies and analytical techniques offer opportunities to improve our ability to disentangle drivers of shorebird declines to inform conservation investments. However, it is important to test and evaluate new technologies and methods to move toward the most cost-effective and least invasive ways to gather necessary information. The chapters of my dissertation were: (1) studying environmental drivers of migration decision-making and reproductive success in black-bellied plovers (Pluvialis squatarola); (2) examining spatial and temporal habitat characteristics that influence energy expenditure and behavior in American avocets (Recurvirostra americana); (3) characterizing and comparing migration strategies among three species with contrasting life histories: American avocets, black-bellied plovers, and Hudsonian godwits (Limosa haemastica); (4) testing performance of tracking devices for bird research; and (5) developing and evaluating a modelling approach to combine social structure and survival information. In chapter 1, we found that winter and spring weather conditions influenced migration duration and number of stopovers in black-bellied plovers, and these metrics explained substantial variation in reproductive success, while breeding season weather did not. In chapter 2, we found that in two study areas with contrasting habitat compositions, landcover type, time of day, and tide all explained substantial variation in energy expenditure (i.e., activity) in American avocets, but that relationships were different between the two sites. In chapter 3, we showed that shorebirds with different migration distances varied in both their migration strategies and in their plasticity in strategy. In chapter 4, we found that tracking devices performed well enough to meet most research objectives in standardized tests, however we caution that device performance is likely reduced when deployed on wild birds. We split chapter 5 in two parts: (a) we present current literature and techniques for studying animal social structure and demography, and (b) we developed a simulation study that evaluated performance of a model linking social network analysis and Cormack-Jolly-Seber survival models and found that models performed with minimal bias and good precision, but precision was influenced by data resolution.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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