Barking up the wrong tree: climbing performance of rat snakes and its implications for depredation of avian nests
Notice bibliographique
Résumé
Nest depredation is the leading cause of nest failure in NeotropicalNearctic migratory birds, which are of interest because of their declining populations. In a recent study in a bottomland hardwood forest, Acadian Flycatchers (Empidonax virescens) experienced higher nest success in Nuttall oak (Quercus nuttallii), a tree species with relatively smooth bark at maturity. To determine if variation in bark-surface irregularities may influence the ability of a predator species to access the contents of avian nests, we examined the climbing abilities of rat snakes (Elaphe obsoleta) on trees having three different bark types. None of the subjects was able to ascend large Nuttall oaks in the absence of vines; with vines present, subjects still required more time to climb Nuttall oaks than to climb other species. A few of the subjects successfully climbed smaller Nuttall oaks lacking vines, but ascent time was longer and climbing behavior was modified from that observed in the other trials. Our results indicate that the likelihood of nest predation by rat snakes decreases in this forest when birds nest in trees with smooth bark and without vines. Investigators need to consider differences among nest substrates that are important to both the prey and the predator.
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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 | 0,001 |
| 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 ».