Evaluation of breeding distribution and chronology of North American scoters
Notice bibliographique
Résumé
North America's scoter species are poorly monitored relative to other waterfowl. Black Melanitta americana , surf M. perspicillata , and white‐winged M. deglandi scoter abundance and trend estimates are thus uncertain in many parts of these species' ranges. The most extensive source of waterfowl abundance and distribution data in North America is the Waterfowl breeding population and habitat survey (WBPHS). Although the WBPHS effectively monitors most species, both its timing and geographic coverage may preclude accurate scoter monitoring. Therefore, our goal was to better define when and where scoters breed to help interpret survey results and optimize potential supplemental survey efforts for scoters. We integrated satellite telemetry tracking data from scoters marked at multiple molting, staging, breeding, and wintering areas along the Atlantic and Pacific coasts to quantify continent‐wide breeding chronology and distribution. We also examined possible drivers of variation in timing of arrival, length of stay, and departure at nesting locations. We documented a northwest to southeast distribution of estimated breeding sites across Alaska and Canada. On average, scoters arrived at nest sites on 1 June. Surf scoters and Pacific black scoters arrived earliest and departed earliest. Pacific‐wintering black and white‐winged scoters began breeding earlier than Atlantic‐wintering birds. Additionally, birds arrived at nesting locations earlier in years with earlier snowmelt, and later snowmelt reduced lengths of stay for males. Breeding chronology also varied by age group, with adults arriving earlier than subadults. Our study is the first to comprehensively describe spatial variation in timing of breeding of both Atlantic and Pacific populations of all three scoter species across North America. Our results increase our understanding of how current surveys enumerate scoters and will inform possible supplemental efforts to improve continental monitoring of scoter populations.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».