Do lighting conditions influence bird–window collisions?
Notice bibliographique
Résumé
Bird–window collisions account for approximately one billion bird deaths annually in North America. Highly reflective or mirrored glass is associated with increased collision risk, but little is known about whether the reflection caused by differential lighting of otherwise clear glass influences the risk of window collisions. We aimed to determine whether reflection from a clear window influences daytime collision risk by manipulating the lighting conditions on exterior and interior window surfaces. In a flight tunnel, we flew domesticated Zebra Finches (<em>Taeniopygia guttata</em>) toward windows manipulated to be of higher or lower reflection and recorded collision risk and flight velocity using three-dimensional videography. We predicted that the risk of collision would be greater when windows were manipulated to be more reflective. We found no support for this prediction. In contrast, we found that collision risk decreased in the presence of a stronger reflection during bright, midday exterior-lighting conditions. We suggest that the influence of window reflection on daytime window collisions is more complex than often assumed and might involve previously unaccounted properties of light, such as the polarity of light. Lastly, we recommend directions for future collision research and non-invasive mitigation strategies which involve the manipulation of interior lighting throughout the day.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,008 | 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 ».