Depredation of artificial bird nests along roads, rivers, and lakes in a boreal Balsam Fir, Abies balsamea, forest
Notice bibliographique
Résumé
Predation of nests of forest birds increases near edges in agricultural landscapes and this edge effect has been extrapolated to other ecosystems, including forests managed for timber harvesting.However, current literature suggests that ecological processes occurring in fragmented forest landscapes in relation to bird nest predation differ from those occurring in agricultural landscapes, as most studies conducted in forested ecosystems have found no edge effects.Nevertheless, in both landscapes, few studies have compared predation effects along different types of edges.In a boreal Balsam Fir (Abies balsamea) forest, we evaluated predation risk of artificial bird nests in five forest-highway ecotones, five forest-logging road (13-m-wide) ecotones, five riparian strips along rivers, and five riparian strips along lakes.We used ground and arboreal (5-m-high) artificial nests in which we placed two Common Quail (Coturnix coturnix) eggs and one plasticine egg.Predation was highest in forest-highway ecotones, intermediate in riparian forest strips along lakes and forest-logging road ecotones, and lowest in riparian forest strips along rivers.The American Crow (Corvus brachyrhynchos), a generalist species, was an important predator along highway and lake ecotones, but was nearly absent along logging road and river ecotones.The Red Squirrel (Tamiasciurus hudsonicus), a forest-specialist species, co-dominated along highway and lake ecotones.Our results suggest that in this ecosystem, nest predation along edges is probably not problematic, unless human activities provide food to generalist predators.More studies are required to evaluate how new food sources resulting from human activities contribute to the establishment and sustainment of populations of generalist predators in forested areas where agriculture is absent.
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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) | 0,002 | 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 ».