Nesting ecology of the Hawaiian Duck Anas wyvilliana on northern Kauaâi, Hawaiâi, USA
Notice bibliographique
Résumé
The nesting ecology of the endangered Hawaiian Duck Anas wyvilliana was studied on Kaua‘i, Hawai‘i, USA between 2012 and 2014. Radio-telemetry and other nest-searching techniques (e.g. foot searches, chain drags) were used to locate and characterise nest sites, and to estimate clutch size and nest success. Nests were found in upland areas associated with a variety of land cover types, including forests, Taro Colocasia esculenta agriculture, managed wetlands, grasslands and scrub/shrub ( n = 29). Topographic features associated with nest sites included dikes, upland flats, dry wetland basins and mountain ridges. Distance between nests and water ranged from 0.1–100 m (mean ± s.e. = 26.7 ± 7.3 m; n = 22). Mean height of vegetation at the nests was 103 ± 15 cm, and median overhead cover class was for 66–95% concealment ( n = 21). Ground cover within 1 m of nests in forest and scrub/shrub habitat was dominated by Wedelia Sphagneticola trilobata, Uluhe Dicranopteris linearis, Barbas de Indio Andropogon bicornis and California Grass Urochloa mutica ( n = 9). Dominant plant species around nests in Taro agriculture primarily included Wedelia, Shortleaf Spikesedge Kyllinga brevifolia and Nodeweed Synedrella nodiflora ( n = 8); ground cover in grassland was dominated by Wedelia, California Grass and Guinea Grass Megathyrsus maximus (n = 3). Birds initiated 96% of nests during the eight-month period from October–May inclusive, with 52% occurring during February through April ( n = 23). No re-nests were confirmed; however, one radio-tagged female nested three times within a 14-month period, with nest attempts (two successful, one failed) six and eight months apart. Mean clutch size was 5.8 ± 0.4 eggs (range = 4–9; n = 19), and clutch size was higher during the wet season (November–April; 6.1 + 0.4 eggs) than the dry season (May–October; 4.5 ± 0.3 eggs). Nest success was 0.387 (95% CI = 0.150–0.623; n = 20). Causes of nest failure included complete depredation ( n = 1), flooding ( n = 1), and abandonment due to partial depredation or unknown reasons ( n = 6).
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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».