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Enregistrement W4324365792 · doi:10.1676/22-00006

Population change and nest tree longevity of a small-island population of Red-breasted Sapsuckers ( <i>Sphyrapicus ruber</i> ) breeding in old-growth temperate rainforest

2023· article· en· W4324365792 sur OpenAlexaboutno aff
Anthony J. Gaston, Neil G. Pilgrim, K. G. Moore, Joanna L. Smith

Notice bibliographique

RevueThe Wilson Journal of Ornithology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany and Geology in Latin America and Caribbean
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeographyBiologyPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nous avons enregistré la taille de la population et l'utilisation des arbres de nidification des Pics à Poitrine Rousse (Sphyrapicus ruber) qui nichent dans la forêt pluviale tempérée côtière et ancienne de l'île East Limestone, à Haïda Gwaii, en Colombie-Britannique. La densité des populations sur cette île de 48 ha variait de 10 à 46 nids occupés/km2, avec une augmentation puis une diminution des effectifs de 1991 à 2005, suivie d'une augmentation progressive entre 2006 et 2020. La taille de la population n'a pas été affectée à la suite d'un chablis majeur qui, en 2010, a détruit environ un tiers du type de forêt préféré par l'espèce. Les oiseaux nicheurs ont continué à utiliser les arbres restants dans la zone de chablis, ce qui suggère que la rétention d'arbres morts isolés dans de petites ouvertures forestières peut fournir des sites de reproduction utiles pour les pics. Certains de ces arbres ont été utilisés jusqu'à 10 reprises et ont continué à être sélectionnés jusqu'à 21 ans après leur première utilisation, l'utilisation étant plus prolongée pour l'épicéa de Sitka (Picea sitchensis) que pour la pruche de l'ouest (Tsuga heterophylla). La durée maximale d'utilisation dépasse probablement 23 ans. Il y avait une tendance significative chez ces arbres à être utilisés au cours d'années consécutives. La modélisation de la disponibilité des arbres utilisés au moins une fois suggère qu' il y avait chaque année suffisamment d'arbres adéquats disponibles, et donc que la population n'était pas limitée par le manque de sites de nidification appropriés.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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