Arctic raptor occupancy and reproductive success near a remote open-cut mine: North Baffin Island, Nunavut
Notice bibliographique
Résumé
Natural resource development in the Canadian Arctic—a mostly remote and ‘untouched’ landscape—is expanding. Raptorial species are key indicators of ecosystem diversity and environmental change; disturbance-mediated changes to Arctic-breeding raptor populations can be assessed to determine impacts from development. From 2012 through 2020, we monitored peregrine falcon (Falco peregrinus) and rough-legged hawk (Buteo lagopus) breeding territories near an iron ore mine on North Baffin Island, Nunavut, Canada. The mine was constructed from 2010 through 2014 and became operational in 2015. Our objective was to evaluate whether proximity to mining disturbance affected occupancy and reproductive success of both species. We quantified occupancy using multi-season occupancy models and reproductive success using stochastic partial differential equations capable of accounting for unexplained spatiotemporal variation. Occupancy of both species was best explained by year effects. Occupancy remained relatively stable across time for peregrine falcons ( $$\lambda$$ = 0.99 ± 0.04) but fluctuated drastically for rough-legged hawks ( $$\lambda$$ = 3.41 ± 2.17). For both species, most of the spatiotemporal variation in reproductive success was unexplained (presumably from underlying abiotic and biotic factors), which led to the differential presence and count of nestlings across the study area and time. Neither distance to disturbance nor primary production explained variation in occupancy and reproductive success.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».