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Enregistrement W3133841483 · doi:10.3356/0892-1016-55.1.65

Aspects of the Ecology of Urban-Nesting Bald Eagles (Haliaeetus leucocephalus) in South-Coastal British Columbia

2021· article· en· W3133841483 sur OpenAlexafffundabout
Raphaël Goulet, David M. Bird, David Hancock

Notice bibliographique

RevueJournal of Raptor Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésBald eagleGeographyNest (protein structural motif)WaterfowlHabitatAccipitridaeEcologyNesting (process)PopulationFisheryBiologyPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bald Eagle (Haliaeetus leucocephalus) populations throughout North America have increased considerably since the ban of DDT in 1972 and eagles now inhabit suburban areas in large numbers. To better understand the ecology of urban populations living in south-coastal British Columbia, we compared nest-site characteristics, reproductive rates, and diets of more than 150 breeding pairs of rural-, suburban- and urban-nesting eagles in the Greater Vancouver area. Three-quarters of the nests were located within 230 m of buildings and roads, or within 31 m of a potential source of disturbance. Urban eagles nested in live, taller trees that were close to the edges of patches, whereas rural eagles used shorter trees and occasionally human-made structures such as transmission towers. Eagles at nests located close to patch edges and in areas with greater human land use had higher reproductive rates than those at isolated nests or in remote rural habitat. Waterfowl and gulls (family Laridae) were common in the diet across the study area, but urban eagles also used alternative sources such as C-O sole (Pleuronichthys coenosus), Bufflehead (Bucephala albeola), and Band-tailed Pigeon (Patagioenas fasciata). Eagles in the Vancouver area have adapted to human-altered landscapes; management strategies should focus on maintaining edge habitat, monitoring population expansion in urban areas, and protecting nest sites.

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)0,000
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 enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,267 · 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
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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