Effects of weather on avian migration at proposed ridgeline wind energy sites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the popularity of wind energy increasing globally, concerns surfaced in the 1980s as to the potential adverse effects of wind turbines on migrating birds. Understanding how weather conditions influence passage rates can help determine the potential for increased avian–turbine collisions. Using vertical and horizontal mounted marine radars, raptor stand watch observations, and portable handheld weather stations, we studied how temperature, cloud cover, barometric pressure, wind direction, and wind speed affected avian passage rates and height of migrants over 3 ridges (Wartenbe, North Dokie, and South Dokie) being developed for wind energy in northern British Columbia. Using an Akaike's Information Criterion (AIC), we determined that a reduced model combining wind speed, barometric pressure, and cloud cover was best at explaining and predicting higher passage rates (expressed as no. birds/hr) in the fall migration for both diurnal and nocturnal migrants. Wind speed proved the most important predictor of passage rates for spring nocturnal migrants and a combination of cloud cover, temperature, and wind direction for diurnal spring migrants. Wind speed also predicted decreases in flight altitude among nocturnal migrants but increased altitude in diurnal migrants. This information coupled with migration timing and topographical areas of higher migrant activity can be useful to wind energy proponents who wish to mitigate collision risk with migrating birds. © 2011 The Wildlife Society.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».