Bird protection treatments reduce bird-window collision risk at low-rise buildings within a Pacific coastal protected area
Notice bibliographique
Résumé
Background In North America, up to one billion birds are estimated to die annually due to collisions with glass. The transparent and reflective properties of glass present the illusion of a clear flight passage or continuous habitat. Approaches to reducing collision risk involve installing visual cues on glass that enable birds to perceive glass as a solid hazard at a sufficient distance to avoid it. Methods We monitored for bird-window collisions between 2013 and 2018 to measure response to bird protection window treatments at two low-rise buildings at the Alaksen National Wildlife Area in Delta, British Columbia, Canada. After 2 years of collision monitoring in an untreated state, we retrofitted one building with Feather Friendly ® circular adhesive markers applied in a grid pattern across all windows, enabling a field-based assessment of the relative reduction in collisions in the 2 years of monitoring following treatment. An adjacent building that had been constructed with a bird protective UV-treated glass called ORNILUX ® Mikado, was monitored throughout the two study periods. Carcass persistence trials were conducted to evaluate the likelihood that carcasses were missed due to carcass removal between scheduled searches. Results and Conclusions After accounting for differences in area of glass between the two buildings, year, and observer effects, our best-fit model for explaining collision risk included the building’s treatment group, when compared to models that included building and season only. We found that the Feather Friendly ® markers reduced collision risk at the retrofitted building by 95%. Collision incidence was also lower at the two monitored façades of the building with ORNILUX ® glass compared to the building with untreated glass. Although more research is needed on the effectiveness of bird-protection products across a range of conditions, our results highlight the benefit of these products for reducing avian mortality due to collisions with glass.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».