Nest predation on forest songbirds in a western boreal forest landscape altered by energy sector linear features
Notice bibliographique
Résumé
Nest predation is a major source of reproductive failure for many species of songbirds. Habitat fragmentation by human land use creates edge habitat that can alter predator-prey dynamics, create ecological traps, and reduce the amount of high quality habitat available for sustaining bird populations. I studied the nesting success of boreal forest songbirds in two regions of western Canada fragmented by pipelines, seismic lines, and service roads. These linear features result in relatively little forest loss but create vast amounts of edge. Our ability to predict the effect of these edges is hampered by incomplete or inaccurate knowledge about what predators depredate nests and how those predators respond to edges. My objective was to determine if edges were negatively impacting songbird nest success through increased rates of nest predation and whether birds were preferentially using habitats with higher reproductive potential. Using video monitoring, I identified 11 species of nest predators at 71 songbird nests. Red squirrels were the dominant nest predator in both regions and all predators were endemic boreal species rather than non-forest species. I did not find strong evidence that the spatial distribution or probability of nest predation by the majority of nest predators was strongly affected by edge proximity. Of all the predators monitored, only bears and deer mice were more common near edges but they depredated few nests. I also did not find strong support for a negative edge effect of linear features on songbird nest fate (n = 571 nests) relative to forest interiors. Ground nest survival was marginally higher near edges and ground and shrub nest survival was marginally higher where squirrels were absent. In contrast, the survival of canopy nests was higher away from the edge and in the presence of squirrels. Abundance of singing males and nest fate of each guild responded similarly to edges and squirrels indicating birds are preferentially using habitats with higher reproductive potential. Uncertainties in field-based estimates of nesting success and other important demographic parameters prevent me from concluding that higher quality habitats are capable of sustaining the local population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».