Factors influencing avian movement patterns around proposed ridgeline wind farm sites in British Columbia, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
Due to the concerns over global warming, the demand for green renewable energy is escalating. Wind farms in Canada are being approved for construction at an exponential rate. Because large scale wind energy is relatively new technology, concerns have surfaced over the impact of wind turbines on aerial fauna, such as birds and bats. Proper monitoring protocols designed to understand the animals' behaviour around these structures are thus vital to identify potential risks. I monitored bird migration at three mountain ridges near Chetwynd, British Columbia. By using a combination of radar to track nocturnal migrants and stand watches to track diurnal migrants, I investigated how birds use landscape features during migration and how these movement patterns are influenced by regional weather systems. I found evidence that raptor movement patterns were influenced by topography, as diurnally-migrating raptors tend to move in concentration parallel to the windward edge of the ridgelines. Conversely, nocturnal movement patterns appeared less influenced by local topography than diurnal migrants. After collecting weather data and examining their effect on avian passage rates, I found that a combination of barometric pressure, cloud cover and wind speed was generally best able to explain and predict passage rates (wind speed being a strong variable). By understanding the spatial and temporal patterns of migration, wind farm proponents can develop mitigation strategies to minimize collision risk.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».