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Enregistrement W2006051469 · doi:10.1111/eth.12074

Maladaptive Habitat Use of a <scp>N</scp>orth <scp>A</scp>merican <scp>W</scp>oodpecker in Population Decline

2013· article· en· W2006051469 sur OpenAlexaffabout
Barbara Frei, James W. Fyles, Joseph J. Nocera

Notice bibliographique

RevueEthology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatEcologyPopulationEcological trapReproductive successBiologyPredationGeographyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rapid anthropogenic habitat changes can lead to non‐ideal habitat use by animals, often resulting in lower fitness and population declines. An extreme case of use and fitness mismatch is an ecological trap where habitat quality cues are disjointed from the true quality of the habitat. Species primarily associated with anthropogenically altered habitat, such as red‐headed woodpeckers ( M elanerpes erythrocephalus ), may be especially vulnerable to use and fitness mismatch as they encounter novel environmental challenges. We investigated multi‐scale habitat use and nesting success of red‐headed woodpeckers to assess their vulnerability to mismatches between use and fitness as a result of non‐ideal habitat use across multiple scales. We found that habitat characteristics that promote feeding potential such as canopy openness and greater dead limb length appeared paramount and were consistent in use across several spatial scales although reproductive fitness suffered. This contrasts with the assumption that habitat use by nesting birds should instead favor predation avoidance at smaller scales to improve reproductive fitness and suggests that maladaptive, food‐based habitat use by red‐headed woodpeckers in southern Ontario may result in ecological traps for the species. Whether due to poor habitat choices or costly ones in favor of feeding potential, it is vital to consider this behavior in conservation and management plans for this and similar species. We suggest multi‐scale habitat use studies that consider fitness outcomes are critical for species‐at‐risk in human‐modified landscapes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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