Predation risk and nest-site selection in the Inca tern
Notice bibliographique
Résumé
Most tern species (Sternidae) are typically open-ground breeders; the Inca tern (Larosterna inca), however, breeds in crevices. This paper reports the first analysis of nest-site characteristics, predation rates, and breeding success in this species. We tested for evidence of natural selection on nest-site preferences in a colony subjected to high rates of predation by the peregrine falcon (Falco peregrinus). Characteristics of occupied sites differed from those of non-occupied sites. Terns selected sites with longer chambers, a greater number of cavities, and more overhead and lateral cover that were located close to the cliff edge. Predation was the main cause of breeding failure, and successful sites differed from unsuccessful sites, which is evidence for ongoing natural selection. Chicks at sites in larger crevices and more cavities remained at the site longer and were less likely to be depredated by peregrine falcons. Probably in response to the presence of predators, adults flew towards the colony in flocks, which "dissolved" at the cliff edge. Sites located far from the edge were more likely to be depredated and adults breeding there fed their chicks less frequently and, consequently, reared lighter chicks. The concordance between site preference and predation pressure on nest-site selection suggests that the use of non-preferred sites imposed a cost in the form of increased nest predation.
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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 ».