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Enregistrement W7006502894

The use of seagrass (Zostera muelleri) habitat by Canada geese (Branta canadensis) in Waikato estuaries.

2021· dissertation· en· W7006502894 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueResearch Commons (University of Waikato) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWaikato Regional Council
Mots-clésSeagrassWaterfowlZosteraHabitatZostera marinaForagingBiodiversityDisturbance (geology)EcosystemForageIntertidal zone
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seagrass beds are highly biodiverse habitats delivering key ecosystem functions and services to mankind. Zostera muelleri is New Zealand’s single seagrass species, and occurs intertidally within several estuaries and sheltered harbours. However, these habitats are globally in decline due to the impacts of multiple stressors including eutrophication, turbidity, coastal urbanisation, sedimentation, and sea level rise. Herbivory by waterfowl is a relatively unknown biotic disturbance that may cause additional stress to these vulnerable seagrass habitats. Canada geese (Branta canadensis) were introduced to New Zealand in 1905, and have since been increasing in numbers since a change in species management. In response to increase in Canada geese populations and use of estuaries along the West coast, the Waikato Regional Council commissioned this MSc (Research) study to investigate the consumption of Zostera by Canada geese in Kawhia and Whāingaroa (Raglan) harbours, West coast of the North Island, New Zealand.
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\nIn order to better understand the grazing pressure placed on seagrass habitats, a three part investigation was conducted. Behaviours of Canada geese on Zostera beds were observed in January and February (2019), at two sites in Whāingaroa Harbour, with geese numbers varying between 8 to 200 at any one time. Observations indicated that foraging incorporated a large proportion of their behavioural budget (> 85%), and birds utilised several destructive methods to forage on both above and below-ground Zostera biomass. Foraging was significantly reduced by disturbance events less than 30 m away and was also influenced by group size. Repeat observations in June and July 2019, were not possible as geese were no longer present on the Zostera beds.
\n
\nCanada geese samples were collected to investigate bird diet across a temporal scale; from Kawhia between July to November 2019 (n = 33), and from Raglan between August to September 2020 (n = 26). Gut contents analysis showed that more than 70% of specimens consumed solely pasture in the two hours prior to sampling. Bayesian mixing models in MixSIAR were used for δ¹⁵N and δ¹³C stable isotope analysis to evaluate the assimilated diet three to four days (plasma), three to four weeks (red blood cells) and several months (primary feathers) prior to sampling. Pasture was the dominant food source (75 to 93%) contributing to all three tissue types.
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\nThis study aimed to provide insight into the consumption of seagrass (Zostera muelleri) by Canada geese, and determine the proportion of their diet that came from Zostera relative to pasture grass. Although Canada geese were observed feeding on Zostera during the dry summer months, gut and isotope samples could not support this, as they were collected during the winter/spring months. This difference indicates that the period where Canada geese exploit seagrass was not captured in the isotope study. Post-moult gut and tissue sampling (from late January) would confirm if these birds use the more digestible Zostera to meet their nutritional demands during the dry summer season as pasture grass becomes less nutritious or digestible.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,190 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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