Data for: "Additional data confirms the impact of the COVID19 lockdown on the behavior and fattening of migratory snow geese"
Notice bibliographique
Résumé
Please find all metadata and dataset information in the README.md file. Article abstract: The COVID19 lockdown provided a unique opportunity to study the impact of human activities and conservation measures on wildlife. However, most lockdown studies were opportunistic and based on limited data, because this ‘natural experiment’ was unexpected and short-lasting. Replication of scientific results is the cornerstone of the scientific method and ensures that conclusions from such short-term studies are robust. Here, we test predictions arising from a previous study where we showed the impact of the lockdown-induced reduction in hunting disturbance on the body condition and behavior of greater snow geese (Anser caerulescens a.), a species whose management is crucial for the conservation of northern ecosystems. The analysis of two additional years of data confirmed our predictions. The return to a high hunting pressure in springs 2021‐–2022 (post-lockdown) reduced overall goose body condition compared to the lockdown year. Goose fattening in post-lockdown springs was very similar to pre-lockdown years, differing from 2020 when a high body condition was reached earlier in spring than in any other year. Radio-tracked birds spent more time in profitable but risky agricultural lands in 2021 compared to 2020, as was the case in the pre-lockdown year. Our study provides robust evidence confirming the impacts of spring hunting on greater snow goose physiology. It demonstrates the long-lasting efficiency of the spring conservation hunt established two decades ago to limit the size of the population with the aim of preserving Arctic ecosystems from overgrazing and associated negative impacts on other arctic-nesting birds.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,032 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».