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Enregistrement W2920936835 · doi:10.1139/cjz-2018-0223

Effects of livestock grazing on flocks of seed-eating birds in the central Monte desert, Argentina

2019· article· en· W2920936835 sur OpenAlexvenueno aff
Agustín Zarco, Víctor R. Cueto, M. Cecilia Sagario, Luis Marone

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgencia Nacional de Promoción Científica y TecnológicaUniversidad de Buenos AiresConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Mots-clésFlockBiologyForagingGrazingFlocking (texture)LivestockEcologyHabitatNational park

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animal populations often decline due to habitat disturbance, but the initial response of organisms to human-induced environmental change is usually behavioral. Intra- and inter-specific interactions can restrict or facilitate access to resources, resulting in changes to individual fitness, and resource depletion may affect the frequency and strength of interactions. In birds, it is often assumed that feeding in groups increases foraging efficiency. We assessed how the reduction of seed resources provoked by cattle grazing affected different properties of seed-eating bird flocks in woodlands having the same structural characteristics but differing in seed abundance. Under lower availability of grass seeds (i.e., under grazing), flocks were smaller and less rich and birds showed a lower flocking propensity. This pattern could be explained by three non-exclusive hypotheses. Food reduction caused by grazing (i) decreases the number of seed-eating birds and concomitantly generates smaller flocks; (ii) reduces the density of nuclear species, decreasing the group cohesion in large flocks; (iii) makes large flocks less attractive by increasing individual competence for food. Our results provide evidence that cattle grazing affect the interactions of seed-eating birds and suggest the importance of understanding flocking behavior to bring about management actions.

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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,167

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 GPT0,201
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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