Do Repugnant Scents Increase Survival of Ground Nests? A Test with Artificial and Natural Duck Nests
Notice bibliographique
Résumé
Ground-nesting birds typically experience high predation rates on their nests, often by mammalian predators. As such, researchers and wildlife managers have employed numerous techniques to mitigate nest predation. We investigated the use of scents as repellents to deter predators from both artificial and natural ground nests. Survival rates of artificial nests did not differ among six groups of substances (Wald ?2 df = 5 = 4.53, P < 0.48); however the chronology of predation among groups differed. A commercial Coyote urine based deterrent (DEER-D-TERTM), human hair, and Worcestershire sauce were depredated faster than the control (F4,5 = 40.3, P < 0.001). Nest survival of natural nests differed among those groups tested (Wald ?2 df = 2 = 11.8, P < 0.005); the eight mothball treatment decreased survival (Wald ?2 df = 1 = 11.5, P < 0.005), which indicated that novel smells may attract predators or result in duck nest abandonment when coupled with natural duck scent. Chronologies of predation events among treatment groups were not different for natural nests (F2,3 = 1.9, P = 0.22). These findings indicate an interaction between novel scents and predator olfactory cues.
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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 | 0,001 |
| 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 ».