SAGE-GROUSE AND THE HUMAN FOOTPRINT: IMPLICATIONS FOR CONSERVATION OF SMALL AND DECLINING POPULATIONS
Notice bibliographique
Résumé
Implementing conservation in the face of unprecedented landscape change requires an understanding of processes and scales that limit wildlife populations. We assessed landscape-level processes influencing sage-grouse (Centrocercus urophasianus), to a migratory population in the Milk River Basin (MRB), northeast Montana, USA, and south-central Saskatchewan, Canada. A regional analysis of leks (e.g., communal breeding sites) documented that populations impacted by the increasing extent of agricultural tillage, roads, and energy development out to spatial scales larger than previously known. Using bird abundance as a novel way to evaluate human impacts revealed relationships that would have been missed had we not incorporated lek size into analyses. For example, large leks are 4.5 times less likely to occur than small leks when agricultural tillage fragments 21% of land within 1.0km of breeding sites. Sage-grouse in the MRB met or exceeded demographic rates of stable or increasing populations, and thus, are not likely the cause for annual declines. Spring and summer survival of radio-marked females was higher in 2008 (0.91), than in 2007 (0.55), the year we documented an outbreak of West Nile virus. Nest sites in the MRB had lower shrub cover (15%) than range-wide estimates (15-56%), and overall shrub cover instead of sagebrush cover, was a better predictor of nest-site selection. Plains silver sagebrush (Artemesia cana cana) made up half of total shrub cover (7.1%) at nest sites, suggesting that other shrubs compensate for lower sagebrush densities in the MRB. We discovered the longest migratory event observed for sage-grouse, with females travelling 40km to120km from breeding to wintering areas in Wyoming big sagebrush (A. tridentata wyomingensis) habitats in Montana. Habitat may be sufficient to maintain a small population in the MRB, but its ability to persist through time and to buffer against stochasticity is depressed now that this once-large population has become small and isolated. For example, impacts of disease are compounded when acting on fewer individuals and working synergistically with fluctuations in growth rates. Consequently, conservation of sage-grouse in the MRB will depend on maintaining the current habitat base, and on restoring sagebrush-dominated grasslands currently occupied by agricultural tillage.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».