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Enregistrement W2804109061 · doi:10.22621/cfn.v131i4.1848

Effects of Nesting Bald Eagles (<i>Haliaeetus leucocephalus</i>) on Behaviour and Reproductive Rates in a Great Blue Heron (<i>Ardea herodias</i>) Colony in Ontario

2018· article· en· W2804109061 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Bill Thompson

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Field-Naturalist · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeronArdeaNest (protein structural motif)PredationBald eagleEcologyForagingBiologyZoologyHabitatGeographyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bald Eagles (Haliaeetus leucocephalus) and Great Blue Herons (Ardea herodias) are known to occasionally nest in mixed colonies, even though the former is one of the primary predators of the latter. I observed the two species in four heron colonies near Lake Simcoe, Ontario during two field seasons to assess whether rates of heron chick mortality or nest abandonment were greater in a colony that supported a nesting pair of Bald Eagles than in three nearby single-species colonies. I assessed the effects of eagle presence on heron behaviour using heron movement rates, the number of heron sentries left in colonies during the nesting period, heron nest mortality rates, and the average number of successfully fledged herons per nest. There was no statistically significant difference in movement rate among the four colonies, proportion of birds remaining as sentries, nor nest mortality rates. However, nests in the mixed colony successfully fledged significantly more heron young per nest than did nests in the single-species colonies. The mixed colony was located in a wetland and open lake system that provided extensive foraging habitat and an abundance of the preferred fish prey species of both Great Blue Herons and Bald Eagles, thus reducing predation pressure on the herons.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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