VISUAL AND OLFACTORY ATTRIBUTES OF ARTIFICIAL NESTS
Notice bibliographique
Résumé
Artificial nests are commonly used to investigate relative rates of nest predation in birds, but several methodological considerations need to be addressed before results from natural and artificial nests can be compared. Using field and laboratory experiments, we examined responses of predators to visual and olfactory cues that were associated with wicker nests and their contents. Avian predators did not discriminate between wicker nests dipped in mud and those covered by a camouflage fabric, whereas mammalian predators showed a weak tendency to depredate camouflaged nests. Nests containing plasticine eggs were depredated more often than nests containing only quail eggs and finch eggs, although no response to number of plasticine eggs in nests was found. The higher predation of nests with plasticine eggs may have resulted because small mammals, relying on olfactory cues, comprised a large portion of the predator assemblage. Field results were supported in tests where captive deer mice (Peromyscus maniculatus) were attracted to assortments of egg types that included plasticine. Time required by captive deer mice to penetrate quail eggs and finch eggs versus plasticine eggs varied as a function of egg size and shell thickness and strength. Overall, domestic finch eggs provided a better alternative to quail eggs because they were small enough to allow detection of predation events by small mammals and did not have an unnatural odor like plasticine. Potential problems with nest concealment, egg visibility, egg odors, and other factors must be resolved to enhance the design and reliability of artificial nest experiments.
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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 | 0,002 |
| 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 ».