Influence of anthropogenic features and traffic disturbance on burrowing owl diurnal roosting behavior
Notice bibliographique
Résumé
Birds that forage nocturnally should select daytime roosts that minimize predation risk to themselves, maximize their ability to warn mates or young about predators, and reduce their exposure to inclement weather. The objective of this study was to identify landscape features used by burrowing owls Athene cunicularia hypugaea during the day and to determine if traffic disturbance altered patterns of daytime space use. We tracked 17 adult male owls for 0.6 to 2.8 d each with GPS dataloggers and used resource utilization and resource selection functions to examine the response of each owl to nest burrows, perches, and roads. Selection for roads decreased as average vehicle speed increased. Roads with vehicle speeds >80 km h-1 were avoided. Owls may avoid roads with high traffic speeds because auditory disturbance from passing vehicles interferes with their ability to communicate the presence of predators to their mates and young. Owls also spent more time near fences and posts, likely because these elevated perches are good vantage points for predator detection. Perches near burrowing owl nests should be maintained, and speed limits on roads near burrowing owl nests should be set to <80 km h-1 to help ensure owls are able to effectively detect and react to predators.
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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 ».