Red squirrels and predation risk to bird nests in northern forests
Notice bibliographique
Résumé
Red squirrels (Tamiasciurus hudsonicus) are important predators on bird nests in northern conifer forests, and previous work has shown that nest density of understory birds is low in these forests compared with deciduous forest. Here, we examine the relationships between the risk of squirrel predation and nest distribution at a smaller, within-habitat scale using both experimental and comparative studies. Female squirrels depredated experimental nests more quickly than males in interior forests near the Yukon British Columbia border, but after 2 weeks, there was no difference in the percentage of nests depredated by males and females. The density of squirrels and the risk of experimental nest predation increased but the index of natural nest density did not decrease with the density of cone-bearing Sitka spruce (Picea sitchensis) trees in coastal conifer forests of Southeast Alaska. Experimental nests in successional deciduous stands had high risks of predation, in part because squirrels occupied small stands of colonizing spruces in the deciduous matrix and foraged widely in the deciduous stands. In the experimental study site, natural nests occurred at similar densities both next to and away from squirrel-occupied spruce stands, but in other areas, there was a "halo" of low nest density in deciduous vegetation next to spruce stands. Overall, there was little evidence that, within habitats, birds chose nest sites that minimized the risk of squirrel predation.
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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) | 0,000 | 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 ».