Differential effects of anthropogenic noise and vegetation cover on the breeding phenology and success of two urban passerines
Notice bibliographique
Résumé
The urban environment is associated with a multitude of challenges and stressors for populations of wild species from the surrounding natural environment. Among those, habitat fragmentation and noise pollution are suspected to have negative effects on the behavior and physiology of free-living birds in urban areas. Exposure in early life and chronic exposure to anthropogenic noise could be particularly deleterious, with short-and long-term consequences. In this study, we investigated if noise levels in city parks affect the distribution and reproductive success of two common bird species in the urban environment, the great tit ( Parus major ) and the blue tit ( Cyanistes caeruleus ) and if vegetation cover could mitigate those effects. We predicted that high noise levels might correlate with a decreased nest-box occupancy rate, a delayed laying date or a decreased clutch size, hatching, and fledging success. On the contrary, vegetation cover was expected to correlate positively with nest occupancy rate, advanced laying date, increased clutch size, hatching, and fledging success. We used data from population monitoring collected between 2012 and 2019 in parks and green public spaces in the city center and suburbs of Paris, France, and did not find any correlation between nest occupancy rates and noise levels or vegetation cover for both species. Laying date was not significantly related to anthropogenic noise in any species but was delayed with increasing vegetation cover in the great tit, while we did not find any association with clutch size. Hatching success in blue tits negatively correlated with increasing noise levels, and positively with increasing vegetation coverage. Finally, we did not find any correlation between anthropogenic noise or vegetation cover and the clutch size or fledging success in both species. In this study, two closely related species that share a common environment show a different sensibility to environmental parameters during reproduction, a key period for population maintenance. It also highlights the importance of considering multiple parameters when studying wild populations living in the urban environment.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».