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Enregistrement W2041916934 · doi:10.1071/wr11179

Factors influencing the annual risk of bird–window collisions at residential structures in Alberta, Canada

2012· article· en· W2041916934 sur OpenAlexafffundabout
Erin M. Bayne, Corey A. Scobie, Michael Rawson-Clark

Notice bibliographique

RevueWildlife Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésGeographyResidenceCollisionNeighbourhood (mathematics)Context (archaeology)HazardRural areaDemographyEcologySocioeconomicsBiologyMedicineArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context Increasingly, ornithologists are being asked to identify major sources of avian mortality so as to identify conservation priorities. Aims Considerable evidence suggests that windows of office towers are a lethal hazard for migrating birds. The factors influencing the risk of bird–window collisions in residential settings are not understood as well. Methods Citizen scientists were requested to participate in an online survey that asked about characteristics concerning their homes and yards, general demographic information about participants, and whether they had observed evidence of bird–window collisions at their home. Key results We found that 39.0% of 1458 participants observed a bird–window collision in the previous year. The mean number of reported collisions was 1.7 ± 4.6 per residence per year, with 38% of collisions resulting in a mortality. Conclusions Collisions were not random, with the highest collision and mortality rates at rural residences, with bird feeders > rural residences without feeders > urban residences with feeders > urban residences without feeders > apartments. At urban houses, the age of neighbourhood was a significant predictor of collision rates, with newer neighbourhoods reporting fewer collisions than older neighbourhoods. Most people remembered collisions occurring in the summer months. Implications Our results are consistent with past research, suggesting that window collisions with residential homes are an important source of mortality for birds. However, we found large variation in the frequency of collisions at different types of residences. Proper stratification of residence type is crucial to getting accurate estimates of bird–window collisions when scaling local data into larger-scale mortality estimates.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations74
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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