Northern flickers only work when they have to: how individual traits, population size and landscape disturbances affect excavation rates of an ecosystem engineer
Notice bibliographique
Résumé
Woodpeckers are considered ecosystem engineers because they excavate tree cavities which are used subsequently by many species of secondary cavity nesters for breeding. Woodpeckers have the choice of excavating a new hole or reusing an existing one, and this propensity to excavate ( e ) may affect community dynamics but has rarely been investigated. Using 18 years of data on a population of northern flickers Colaptes auratus , I tested six hypotheses to explain the propensity to excavate ( e ) in a landscape which experienced two types of disturbance: pine beetles and wildfires. Woodpecker age, breeding experience and mate retention had little influence on e which varied between 13–39% annually and averaged 23% for 1843 first nests over the 18 yr. Body size and body condition of males and females were not associated with e but rates of excavation declined seasonally, suggesting time rather than energy costs limited excavation effort. Reduced cavity availability mediated through high conspecific density coupled with wildfires triggered relatively high excavation rates, up to 39% but e decreased to baseline levels three years after the landscape disturbances. Nearly 2/3 of males did not excavate in their lifetime but apparently, e is great enough to balance the average rate of cavity tree loss in this forest which is 11% annually. Excavation propensity in flickers is flexible, but the birds reduce their work levels if there is a surplus of holes available.
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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) | 0,000 | 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 ».