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Enregistrement W6967500690 · doi:10.5061/dryad.bcc2fqzk0

Natal forest fragment size does not predict fledgling, pre-migration, or apparent annual survival in Wood Thrushes

2023· dataset· en· W6967500690 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDRYAD · 2023
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJuvenileFledgePopulationSurvivorship curveSurvival analysisSongbirdWildlifeMark and recaptureAge structure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Determining the drivers and mechanisms for first-year survival of migratory songbirds has been an understudied area in population dynamics due to the difficulty in tracking juveniles once they have dispersed from the natal site. With the advancement in miniaturization of radio-tags (battery life ~400 days) and the development of the Motus Wildlife Tracking System, we tracked 189 Wood Thrush nestlings through independence and to fall migration departure, and their return the following spring. Natal forest fragment size was not a good predictor of survival at any of the main life stages and onset of fall migration was predicted by fledge date but not natal fragment size. The percent forest cover in the landscape (at 2-km scale) had only a weak effect on fledgling survival. Survival probability was lowest for fledglings on their natal territory (70%, or 0.86 weekly survival probability), very high for juveniles as they explored the local landscape prior to fall migration (89%, or 0.99 weekly survival probability) and low during their first migration and wintering season (26%, or 0.95 weekly survival probability). To our knowledge, this is the first study to directly estimate annual apparent juvenile survival in a migratory songbird using year-round radio-tracking. Our study suggests that small forest fragments are important for the conservation for forest songbirds because they can support high survival of juveniles.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,010

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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