Management practices benefit endangered Poweshiek skipperling (<i>Oarisma poweshiek</i>) in Manitoba tall grass prairie
Notice bibliographique
Résumé
Poweshiek skipperling ( Oarisma poweshiek Parker, 1870) populations have declined precipitously in the past few decades, and their global range is now restricted to two isolated regions, one of which is the managed Manitoba tall grass prairie in Canada. In this paper, we used a decade of survey data from 2010 to 2019 to understand how habitat features, management practices, and extreme weather impact Poweshiek skipperling abundance in Manitoba. The strongest predictor of abundance was the density of black-eyed Susans ( Rudbeckia hirta L.), a primary nectar plant for adults. Poweshiek skipperling abundance also had a negative relationship with both the number of years since a burn occurred and the number of years since grazing occurred. Cumulative precipitation during their active period (May–June) had a negative relationship with skipperling abundance, whereas warm early springs and cool temperatures during the active period had positive relationships. These results suggest that management actions that maintain tall grass prairie habitat in an early successional stage (burning and grazing) and maintain important nectar sources benefit this population. In contrast, extreme weather events had varying effects on Poweshiek skipperling abundance. Results from this study inform ongoing management practices in the Manitoba tall grass prairie to support this endangered population.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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 ».