Is it safe to nest near bold neighbours? Spatial patterns in predation risk associated with the density of American Golden-Plover nest
Notice bibliographique
Résumé
Predation is one of the main factors explaining nesting mortality in most bird species. Birds can avoid nest predation or reduce predation pressure by breeding at higher latitude, showing anti-predator behaviour, and nesting in association with protective species. Plovers actively defend their territory by displaying early warning and aggressive/mobbing behaviour, potentially benefiting the neighbouring nests by decreasing their predation risk. To test for the existence of such a protective effect, we studied the influence of proximity to plover nests on predation risk of artificial nests on Igloolik Island (Nunavut, Canada) in July 2014. We predicted that the predation risk of artificial nests increases and decreases with the distance to and the density of plover nests, respectively. We monitored 18 plover nests and set 35 artificial nests at 30, 50, 100, 200 and 500 m from seven of those plover nests. Surprisingly, we showed that predation risk of artificial nests increases with the density of active plover nests. We also found a significant negative effect of the distance to the nearest active protector nest on predation risk of artificial nests. Understanding how the composition and structure of shorebird communities generate spatial patterns in predation risks represent a key step to better understand the importance of these species of conservation concern in tundra food webs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».