Fine spatial-scale variation in scavenger activity influences avian mortality assessments on a boreal island
Notice bibliographique
Résumé
Bird-window collisions are the second leading cause of human-related avian mortality for songbirds in Canada. Our ability to accurately estimate the number of fatalities caused by window collisions is affected by several biases, including the removal of carcasses by scavengers prior to those carcasses being detected during surveys. We investigated the role of scavenger behavior in modifying perceived carcass removal rate while describing habitat-specific differences for the scavengers present in a relatively scavenger-depauperate island ecosystem. We used motion activated cameras to monitor the fate of hatchling chicken carcasses placed at building (under both windows and windowless walls) and forest (open and closed canopy) sites in western Newfoundland, Canada. We recorded the identity of scavengers, timing of events, and frequency of repeat scavenging at sites. Using 2 treatments, we also assessed how scavenging varied with 2 levels of carcass availability (daily versus every third day). Scavenger activities differed substantially between forest and building sites. Only common ravens (Corvus corax) removed carcasses at building sites, with 25 of 26 removals occurring under windows. Burying beetles (Nicrophorus spp.) dominated scavenging at forest sites (14 of 18 removals), completely removing carcasses from sight in under 24 hours. Availability had no effect on removal rate. These findings suggest that ravens look for carcasses near building windows, where bird-window collision fatalities create predictable food sources, but that this learning preceded the study. Such behavior resulted in highly heterogeneous scavenging rates at fine spatial scales indicating the need for careful consideration of carcass and camera placement when monitoring scavenger activity. Our observations of burying beetle activity indicate that future studies investigating bird collision mortality near forested habitats and with infrequent surveys, should consider local invertebrate community composition during survey design. The high incidence of invertebrate scavenging may compensate for the reduced vertebrate scavenger community of insular Newfoundland.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».