Migration patterns and habitat use by molt migrant temperate‐breeding Canada geese in James Bay, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Numbers of temperate‐breeding Atlantic and Mississippi Flyway Canada geese have greatly increased since the 1980s. Consequently, numbers of yearlings, sub‐adults and failed breeders undertaking pre‐molt migration to northern latitudes has also increased, potentially providing additional hunting opportunities for Cree hunters living near James Bay, Canada. We described movement patterns and habitat use of molt migrant Canada geese Brenta canadensis maxima along the east coast of James Bay based on nine geese fitted with GSM–GPS devices during 11 northward and eight southward migrations between 2015 and 2019. Geese staged for 2.8 ± 0.6 days (mean ± standard error of the mean) at 3.2 ± 0.6 staging sites (mostly tidal flats and salt marshes) from the first week of June in spring and 3.8 ± 1.8 days at 2.0 ± 0.5 staging sites (mostly inland freshwater wetlands, peatlands and tidal flats) from the first week of September when returning south. Shallow and deep water habitats were used as resting sites during both migrations. In spring, molt migrants were mostly harvested in June well after the migration of sub‐arctic breeding geese whereas in autumn, both subspecies were harvested in September. Molt migrant temperate‐breeding geese can increase harvest opportunities and represent supplementary wildlife food for Cree communities. However, the current number of molt migrant geese harvested by Cree hunters is not sufficient to significantly impact populations of temperate‐breeding geese.
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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) | 0,001 | 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 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 ».