Demographic data and population indices for American kestrels in the North America, 1986–2019
Notice bibliographique
Résumé
American kestrels (Falco sparverius, hereafter kestrel) have been declining across most North America at a steady rate of approximately −1.4% per year since the 1960s. Though kestrel populations have been intensively studied throughout their North American range, no long-term trends in demographic parameters (vital rates) have been detected nor have potential causes of decline been explicitly identified. Here we synthesized multiple long-term datasets (1986–2019) at the continental scale within an integrated population model to estimate long-term trends in survival, abundance, and fecundity vital rates. We used data from individual nests from multiple nest box studies conducted in Alabama, Alaska, California, Colorado, Connecticut, Delaware, Florida, Georgia, Idaho, Illinois, Indiana, Iowa, Kansas, Louisiana, Maine, Maryland, Massachusetts, Michigan, Minnesota, Missouri, Montana, Nebraska, New Hampshire, New Jersey, New Mexico, New York, North Carolina, North Dakota, Ohio, Oklahoma, Oregon, Pennsylvania, Rhode Island, South Carolina, South Dakota, Texas, Utah, Vermont, Virginia, Washington, West Virginia, Wisconsin and Wyoming to parameterize a normal model to estimate productivity vital rates. Specifically, we used the brood size for each nest. Additionally, we also used data from the North American Breeding Bird Survey (BBS; see details on survey design, field and analytical methods in Sauer et al. 2011) for use in a state space model. The BBS is a large-scale coordinated survey that occurs each spring throughout the United States and Canada. Lastly, we used kestrel band recovery data from the U.S. Geological Survey for use in a Seber Dead Recovery Model; both datasets are publicly available and encompassed North America.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».