Weather and regional effects on winter counts of Rusty Blackbirds ( Euphagus carolinus )
Notice bibliographique
Résumé
A long-term and severe population decline of Rusty Blackbirds (Euphagus carolinus) has motivated biologists to search for possible causes of the decline. Several hypotheses have been forwarded, one of which is that habitat destruction on the overwintering grounds is responsible. Climate change is another possible explanation. We evaluated the population trend of Rusty Blackbirds in Arkansas by modeling their abundance recorded during Christmas Bird Counts conducted between 1965 and 2020. We used generalized additive modeling to evaluate population trends and explored the influence of weather, effort, habitat, and region on those trends. We found that counts of Rusty Blackbirds have increased by about 40 birds in Arkansas between 1965 and 2020; most of the increase occurred after 1995. We also found that proportion of forest land in each count circle’s county was inversely related to counts of Rusty Blackbirds but that temperature was a more important variable. During warmer years, fewer Rusty Blackbirds were counted. Rusty Blackbird geographic distribution also changed by decade; that change accounted for about 15% of the deviance in counts of Rusty Blackbirds. Finally, we observed a relationship between temperature and distribution; Rusty Blackbirds tended to overwinter in the northern portions of the state during warm years and more southerly portions of the state during cold years. Our analytical approach will be useful to anyone evaluating geographic shifts in populations that might be associated with climate change.
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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 | 0,000 | 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 ».