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Enregistrement W4225138466 · doi:10.22621/cfn.v135i4.2445

Diet and reproductive success of Great Horned Owl (<i>Bubo virginianus</i>) at its northern breeding limit

2022· article· en· W4225138466 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Madison Reynolds, John E. Shook, Greg A. Breed, Knut Kielland

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Field-Naturalist · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStrongAlaska Department of Fish and GameMassachusetts Department of Fish and Game
Mots-clésPredationSnowshoe hareBuboBiologyPopulationNest (protein structural motif)ZoologyReproductive successEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We studied the diet and reproductive success of Great Horned Owl (Bubo virginianus) at its northern range limit during an apparent high in the Snowshoe Hare (Lepus americanus) population. We performed diet analyses using images from fixed motion sensor cameras and pellet and prey remains collected at active nests, and gathered data on breeding success through camera and visual observations. Pellet data at 14 nests produced 1277 prey records consisting of 65–95% Snowshoe Hare biomass. Great Horned Owls ate 18 different prey types, with overall biomass consisting of 93% mammal, 7% bird, and less than 1% insects, frogs, and fish. The mean prey mass of 714 g (± 34 SE) was 2–25 times the mean prey mass of studies of this species at more southerly latitudes. Camera observations showed that Great Horned Owls delivered an average of 459 g/chick/d (± 75) throughout nesting. This was significantly (P = 0.005) higher than observations from Alberta, at 328–411 g/chick/d. Pellet/prey remains data showed that Great Horned Owls delivering a higher proportion of hares to their nestlings successfully raised more chicks (χ21 = 6.3, P = 0.012), highlighting the importance of this prey in the population dynamics of Great Horned Owl. In addition, we observed Snowshoe Hare removing pellets beneath nest sites, revealing an apparently undocumented bias to the use of pellet analysis.

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 enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,056

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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