Point Counts Underestimate the Importance of Arctic Foxes as Avian Nest Predators: Evidence from Remote Video Cameras in Arctic Alaskan Oil Fields
Notice bibliographique
Résumé
We used video cameras to identify nest predators at active shorebird and passerine nests and conducted point count surveys separately to determine species richness and detection frequency of potential nest predators in the Prudhoe Bay region of Alaska. From the surveys, we identified 16 potential nest predators, with glaucous gulls (Larus hyperboreus) and parasitic jaegers (Stercorarius parasiticus) making up more than 80% of the observations. From the video evidence, however, we identified arctic foxes (Alopex lagopus) as the predators in five of six predation events recorded with the cameras. These results indicate that estimated abundances of predators alone may not accurately reflect their true or proportional importance as nest predators. We also found that the identified predators removed all eggs and left the nests intact. Thus, attempts to identify predators solely on the basis of nest remains are not reliable for smaller bird species in this region. We found no evidence that camera-monitored nests were at greater risk of predation or desertion than camera-free nests. Overall, our ability to film predation events was hampered by the brief, highly synchronized breeding season, the harsh climate, and the higher nest survivorship for shorebirds in this region relative to temperate-breeding passerines, which have been the focus of most studies that use camera systems in attempts to identify nest predators at active nests.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».