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Enregistrement W2151264130 · doi:10.1111/j.0908-8857.2004.03336.x

Understanding avian nest predation: why ornithologists should study snakes

2004· article· en· W2151264130 sur OpenAlexfundno aff
Patrick J. Weatherhead, Gabriel Blouin‐Demers

Notice bibliographique

RevueJournal of Avian Biology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignUniversity of Ottawa
Mots-clésPredationNest (protein structural motif)PasserineBiologyHabitatEcologyBird nestZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the overriding importance of nest predation for most birds, our understanding of the relationship between birds and their nest predators has been developed largely without reliable information on the identity of the predators. Miniature video cameras placed at nests are changing that situation and in six of eight recent studies of New World passerine birds, snakes were the most important nest predators. Several areas of research stand to gain important insights from understanding more about the snakes that prey on birds' nests. Birds nesting in fragmented habitats often experience increased nest predation. Snakes could be attracted to habitat edges because they are thermally superior habitats, coincidentally increasing predation, or snakes could be attracted directly by greater prey abundance in edges. Birds might reduce predation risk from snakes by nesting in locations inaccessible to snakes or in locations that are thermally inhospitable to snakes, although potentially at some cost to themselves or their young. Nesting birds should also modify their behavior to reduce exposure to visually orienting snakes. Ornithologists incorporating snakes into their ecological or conservation research need to be aware of practical considerations, including sampling difficulties and logistical challenges associated with quantifying snake habitat use.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0020,009
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations216
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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