Is it safe to nest near conspicuous neighbours? Spatial patterns in predation risk associated with the density of American Golden-Plover nests
Notice bibliographique
Résumé
Predation is one of the main factors explaining nesting mortality in most bird species. Birds can avoid nest predation or reduce predation pressure by breeding at higher latitude, showing anti-predator behaviour, selecting nest sites protected from predators, and nesting in association with protective species. American Golden-Plovers (Pluvialis dominica) defend their territory by using various warning and distraction behaviours displayed at varying levels of intensity (hereafter "conspicuous behaviour"), as well as more aggressive behaviours such as aerial attacks, but only in some populations. Such antipredator behaviour has the potential to repel predators and thus benefit the neighbouring nests by decreasing their predation risk. Yet, conspicuous behaviour could also attract predators by signalling the presence of a nest. To test for the existence of a protective effect associated with the conspicuous antipredator behaviour of American Golden-Plovers, we studied the influence of proximity to plover nests on predation risk of artificial nests on Igloolik Island (Nunavut, Canada) in July 2014. We predicted that the predation risk of artificial nests would decrease with proximity to and density of plover nests. We monitored 18 plover nests and set 35 artificial nests at 30, 50, 100, 200, and 500 m from seven of those plover nests. We found that the predation risk of artificial nests increases with the density of active plover nests. We also found a significant negative effect of the distance to the nearest active protector nest on predation risk of artificial nests. Understanding how the composition and structure of shorebird communities generate spatial patterns in predation risks represents a key step to better understand the importance of these species of conservation concern in tundra food webs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».