Efficiency and fitness consequences of two trapping methods for recapturing ground‐nesting songbirds
Notice bibliographique
Résumé
Capturing nesting songbirds is a core component of many field studies. However, avoidance of traps and mist-nets by birds can reduce capture efficiency and bias study results, particularly when individuals need to be recaptured multiple times. We describe a novel capture method—the noose-line—for an alpine population of Horned Larks (Eremophila alpestris) studied during three breeding seasons (2015–2017) in northern British Columbia, Canada. Our objective was to develop a safe, efficient method to recapture individuals that exhibited trap avoidance. We compared the capture efficiency (trap success relative to capture effort) and fitness consequences (nest survival and nest attentiveness) of the noose-line (non-selective method) to those of a more traditional bownet trap (selective method) for both naïve (not previously captured) and previously captured Horned Larks. Mean trapping success for the noose-line was high for both naïve (89.7%) and previously captured (62.9%) birds, whereas mean trapping success for the more visible bownet was strongly influenced by bird experience (naïve = 41.4%, previously captured = 12.1%). However, mean capture effort (time required for successful capture) was greater for noose-lines than the bownet (45.3 min vs. 17.5 min) and noose-lines were more likely to capture non-targeted individuals. The trap type used to capture birds did not influence nest survival. Overall, our results suggest that noose-lines can be an effective option for capturing ground-nesting songbirds, particularly for studies where birds must be recaptured, e.g., to retrieve tracking devices or repeatedly measure body condition. La captura de pájaros cantores anidando es un componente central de muchos estudios de campo. Sin embargo, la evitación de trampas y de redes de niebla por parte de las aves puede reducir la eficiencia de la captura e introducir un sesgo en los resultados del estudio, particularmente cuando los individuos necesitan ser recapturados varias veces. Describimos un nuevo método de captura, la línea de la soga, para una población alpina de alondras cornudas (Eremophila alpestris) estudiada durante tres temporadas de reproducción (2015–2017) en el norte de Columbia Británica, Canadá. Nuestro objetivo fue desarrollar un método seguro y eficiente para recapturar a las aves que demostraron capacidad a evitar la trampa. Comparamos la eficiencia de captura (éxito de la trampa en relación con el esfuerzo de captura) y las consecuencias de la condición física (supervivencia del nido y atención del nido) de la línea de la soga (método no selectivo) con las de una trampa combada con red de malla más tradicional (método selectivo) para ambas alondras cornudas ingenuas (no capturado previamente) y capturadas previamente. El éxito medio de captura para la línea de la soga fue alto tanto para las aves ingenuas (89.7%) como para las capturadas previamente (62.9%), mientras que el éxito promedio de captura para la trampa combada más visible estuvo fuertemente influenciado por la experiencia de las aves (ingenuo = 41.4%, capturado previamente = 12.1%). Sin embargo, el esfuerzo de captura promedio (tiempo requerido para la captura exitosa) fue mayor para las líneas de soga que para la trampa combada (45.3 min vs. 17.5 min) y las líneas de soga fueron más propensas a capturar individuos no objetivo. El tipo de trampa utilizado para capturar aves no influyó la supervivencia del nido. En general, nuestros resultados sugieren que las líneas de soga pueden ser una opción efectiva para capturar aves cantoras que anidan en el suelo, particularmente para estudios en los que las aves deben ser recapturadas, por ejemplo, para recuperar dispositivos de rastreo o medir repetidamente la condición corporal. Please note: The publisher is not responsible for the content or functionality of any supporting information supplied by the authors. Any queries (other than missing content) should be directed to the corresponding author for the article.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».