Movements of Bald Eagles ( <i>Haliaeetus leucocephalus</i> ) after rehabilitation from lead poisoning
Notice bibliographique
Résumé
Bald Eagles (Haliaeetus leucocephalus) have been negatively affected by environmental toxicants for decades, including lead. Although Bald Eagles are a well-studied species, little is known about their survival and movement after rehabilitation from lead poisoning. In this study, we used global positioning system transmitters to track and monitor three adult male Bald Eagles that were rehabilitated from lead poisoning in New York. We generated kernel density estimates (KDEs) to assess space use during the typical breeding season for Bald Eagles in New York (1 Feb ‒30 Jun). For the two eagles that survived, we estimated 95% KDEs of 2119 and 46,598 km2, and 50% KDEs of 258 and 7013 km2. For the eagle that died 55–61 days after release, we generated two minimum convex polygons (874 and 311 km2) representing separate areas of concentrated use. The two surviving eagles had different movement strategies, with one following a non-breeding migratory strategy to Canada, whereas the other used a non-breeding localized pattern mostly in New York. Mean minimum daily movement distances for the surviving birds were similar between individuals in both the typical breeding and non-breeding periods. However, the migratory individual exhibited more daily movements > 50 km (8%) than the non-migratory individual (2%). Our results represent the first available baseline survival and movement data for eagles post-rehabilitation from lead poisoning. The necropsy of the deceased bird in this study indicated a recurrence of lead poisoning. We recommend the tracking of Bald Eagles for extended periods after lead poisoning rehabilitation to determine productivity and survival rates after sublethal lead poisoning events.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 ».