Effects of a Hazing-Light System on Migration and Collision Avoidance of Eiders at an Artificial Oil-Production Island, Arctic Alaska
Notice bibliographique
Résumé
During migration, Common and King Eiders (Somateria mollissima and S. spectabilis) cross the Beaufort and Chukchi Seas of Arctic Alaska. Because they may become attracted to lights, eiders are susceptible to collision with structures, including offshore oil facilities. We used ornithological radar in 2001 – 04 to characterize the behavior of eiders migrating past Northstar Island, an oil-production island near Prudhoe Bay, Alaska, and to assess the effects of a hazing-light system on migrating eiders. “Eider” radar targets exhibited pulsed, irregular periods of movement; movement rates were higher when sea ice was present, without precipitation, and during tailwinds and crosswinds but were not affected by lights. Velocities (ground speeds) were higher when ice was present and with strong tailwinds. They were lower at night when the lights were on, but higher during the day when the lights were on. Radar targets exhibited little variation in flight behavior as they passed the island; the proportion of non-directional behavior was larger when ice was present, with tailwinds, with weak winds, and near the full moon when it was not visible. Lights had no effect on flight behavior. Birds tended to exhibit more course changes as they approached the island, greater angular changes when they changed course, and larger net increases in passing distance as a result of those course changes when the lights were on; however, none of these differences were statistically significant. Overall, the hazing lights at Northstar did not disrupt the birds’ migratory movements but resulted in increased avoidance of the island.
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 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 ».