Evaluation of repeated removal of mammalian predators on waterfowl nest success and density
Notice bibliographique
Résumé
Low levels of nest success in the prairie pothole region are mainly attributed to changes in predator community and abundance. Removal of predators from large sites (≥ 4144 ha) has been an effective strategy for increasing nest success; however, trapping small sites (< 301 ha) is considered ineffective. I examined the effects of removing predators from 10, 259 ha sites in northeastern North Dakota during 2001-2002. Overall nest success for both years was greater on trapped sites (53.4%) than non-trapped sites (28.7%). Furthermore, daily survival rate was greater on removal sites, and was positively correlated with total predators removed. Differences in nest density were apparent between treatments with an increased nest density on trapped sites, however year had no effect. Pair densities did not differ between treatments, but a 2-fold increase for both trapped and non-trapped sites was found in spring 2002. Cost to produce one fledged duckling, combining all species ranged from $16-20. Overall, the results of this study indicate that repeated removal of predators on small sites is an effective strategy for increasing waterfowl production; however, feasibility will ultimately depend on the user group, budget limitations, landowner objectives, and public acceptance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».