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Enregistrement W3026541408 · doi:10.1675/063.043.0103

Nocturnal Sleep Behavior and Vigilance of Incubating Common Terns (Sterna hirundo) at Two Inland Breeding Colonies

2020· article· en· W3026541408 sur OpenAlexaboutno aff
Jenna Diehl, Zoe O. Korpi, Stephen A. Oswald, Paul D. Curtis, Jennifer M. Arnold

Notice bibliographique

RevueWaterbirds · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSternaVigilance (psychology)HirundoTernPredationNocturnalSleep (system call)BiologyEcologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although sleep is necessary for maintaining physiological and cognitive function in birds, nocturnal sleep behavior has yet to be documented for terns. Nocturnal sleep behavior and vigilance of incubating Common Terns (Sterna hirundo) were explored at two colonies, Gull Island (Ontario, Canada) for six years, and Little Island (New York, USA) throughout one breeding season, using ∼1-min interval, time-lapse images from infrared trail cameras. Behavioral posture and vigilance (eye[s] open) of visible study birds were recorded from the images to determine if these differed between the two colonies. Terns utilized two sleeping postures, Back Sleep and Front Sleep, nearly identical to those used by gulls. Differences in the proportion of time spent sleeping between the two colonies were surprisingly large. Terns at Gull Island spent 75% less time in Back Sleep (deep-sleep posture, 7% of the night) than those at Little Island, and 64% of night with their eyes open (vs. <20% at Little Island). Differences between the study sites that may have caused this disparity include predation risk, colony size, vegetation cover and the presence of other nesting waterbirds. Apparent, long-term sleep deprivation at Gull Island may have physiological impacts. Further research is needed to establish causes and effects of differences in nocturnal sleep behavior in Common Terns.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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