INTERACTIVE EFFECTS OF VEGETATION AND PREDATORS ON THE SUCCESS OF NATURAL AND SIMULATED NESTS OF GRASSLAND SONGBIRDS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We examined the influence of vegetation and predator community on nesting success of songbirds in the grasslands of eastern North Dakota, USA. Each year, eight sites were chosen: four were subject to predator removal, and four were non-removal sites. On each site, nests of grassland songbirds were monitored, and simulated nests were used to examine how vegetation characteristics at nests affect nest success. Vegetative characteristics at simulated nests did not differ from those at natural nests, but successful natural nests had greater forb and lesser grass cover than unsuccessful nests, whereas no differences in vegetation were detected between successful and depredated simulated nests. On non-removal sites, small mammals and ground squirrels (Spermophilus sp.) depredated nests in taller and denser cover when compared to nests destroyed by medium-sized mammals and birds. On removal sites, we found no difference in vegetation characteristics of nests depredated by different predator types. However, each group of mammalian predators depredated simulated nests with different vegetation characteristics on removal versus non-removal sites. On sites where predators were removed, small mammals and ground squirrels preyed on simulated nests in shorter vegetation containing fewer forbs, ground squirrels preyed on nests with higher grass cover and lower vertical density, and medium-sized carnivores preyed on nests in taller vegetation. These results support the hypothesis that high predator diversity may reduce the chance of “safe” nest sites, and suggest that the behavior of low-level predators may change when top-level predators are removed.
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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 ».