Date FACTORS AFFECTING BODY MASS OF PREFLEDGING EMPEROR GEESE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Body mass of prefledging geese has important implications for fitness and population dynamics. To address whether interspecific competition for forage was broadly relevant to prefledging emperor geese, I investigated the factors affecting body mass at three locations across the Yukon-Kuskokwim Delta, Alaska. From 1990 – 2004, densities of cackling geese more than doubled and were ~2 – 5x higher than densities of emperor geese, which were relatively constant over time. During 2003 – 2004, body mass of emperor geese increased with net above-ground primary productivity (NAPP) and grazing lawn extent and declined with interspecific densities of geese (combined density of emperor and cackling geese). Grazing by geese resulted in consumption of ≥ 90 % of the NAPP that occurred during the brood rearing period, suggesting that interspecific competition was due to exploitation of common food resources. At six sampled locations, grazing lawn extent varied among- and within-locations, and was stable or declined slightly during 1999 – 2004, indicating reduced per capita availability. I conclude that negative effects of interspecific goose densities on body mass of prefledging geese are partially responsible for recent declines in the fall age ratio of
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».