The Associations of Nutritive Seed Value on Bird Feeding Preference: A Multiple-offer, Observational Bird Feeding Experiment
Notice bibliographique
Résumé
In the winter, birds are resource limited and demand more energy for migration and the enduranceof harsh winter conditions. Through the use of bird feeders, humans can help to supplement a bird’sincreased requirements. This experiment intends to examine which seeds wild, wintering, west-coast birdspecies prefer and the association between nutritional value of a seed and its respective consumption. Ioffered sunflower, millet, hemp seed and peanuts simultaneously using identical bird feeders hung on thesame tree in western Canada. Bird seed consumption at the end of experimental trials revealed that 2.5 g(SD= ±0.50 g) of sunflower seeds, 1.88 g (SD= ±0.40 g) of millet, 1.56 g (SD= ±0.30 g) of hemp seedsand 0.74 g (SD= ±0.25 g) of peanuts were consumed on average. Seed intake was related to bird seedpreference and I found statistical differences in the amount of seeds consumed (Friedman Test, X2= 15,n= 5, p= 0.0018). Seed consumption comparisons revealed that peanuts were the least preferred seed (p 0.05) and sunflowers were preferred compared topeanuts and hemp seed (p 0.05). Pearson’s correlation test associatingseed preference to total energy (r= 0.11), protein (r= 0.078), lipid (r= 0.26) and carbohydrate (r= -0.22)content were not found to be significant (p > 0.05). To assess correlations, connections were made tomigratory behavior, differences in biochemical processes required to digest nutrients, seasonal shift andpresence of harmful secondary compounds. Overall, I found sunflower seeds as being the seed ofpreference due to the seeds having the highest mean of consumption and a balanced nutritionalcomposition; which can be used to attract and aid the most birds in the winter.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».