Movements and habitat use of the Rocky Mountain Population of trumpeter swans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Rocky Mountain Population (RMP) of trumpeter swans Cygnus buccinator (hereafter, swans) in North America includes breeders in the Greater Yellowstone Area (GYA) and other western states (together, United States segment) and western provinces of Canada (Canada segment). Conservation concern for the United States segment stems from its slow population growth and the resident nature of GYA swans, which intermingle with migrating Canada segment swans in wintering habitats. Thus, understanding variation in migratory behavior and habitat use by swans in the two population segments can inform how management actions may affect the RMP. We used telemetry data from 55 RMP swans captured in the western United States to understand their movements and habitat use. For 45 swans (60 swan‐years) that spent the summer in the United States, distance traveled between breeding and wintering areas ranged from 0 km (i.e., no migration in 22% of swan‐years) to 473 km, with an average of nonzero movements of 118 ± 95 km (SD). Swans traveled farther distances when maximum temperatures were lower. For 10 swans (16 swan‐years) that spent the summer in Canada, five appeared to molt but not to nest, and four appeared to nest in one or more years. Migration timing was similar for molting and nesting swans. All five molting swans and one nesting swan spent at least one previous summer in the GYA. Migratory connectivity of all birds was weaker in years when more swans migrated to Canada for the summer. During the breeding season, Canada swans used low‐elevation lakes, but United States swans used high‐elevation lakes. Both groups of swans increased use of crop fields outside of the breeding season. Our study shows interchange between the United States and Canada segments, a finding that challenges the efficacy of existing population designations. Furthermore, variation in movement behavior of GYA swans suggests possible actions, such as restoring winter habitats to increase swan distribution and migration, to support swan conservation.
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 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 | 0,000 |
| 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 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 ».