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Enregistrement W4386574994 · doi:10.1139/cjfr-2023-0143

Nesting-tree preferences of the black woodpecker—the biggest cavity excavator in a conifer-dominated forests in Poland

2023· article· en· W4386574994 sur OpenAlexvenueno aff
Grzegorz Zawadzki

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWoodpeckerScots pineSnagNest (protein structural motif)Dead treeEcologyGeographyForestryAbundance (ecology)Diameter at breast heightBiologyHabitatPinus <genus>Botany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The black woodpecker Dryocopus martius is an ecologically disproportionately important forest species owing to its abundance. Its large cavities provide breeding sites and shelter for many species—large birds, mammals, and social insects. I evaluated the nest tree preferences of black woodpeckers in the Augustów Forest, northeast Poland. Approximately 400 black woodpecker cavities were observed. The Scots pine, Pinus sylvestris, was the most commonly selected tree species, accounting for 90%. The cavity trees were 55–225 years old. All trees younger than 90 years were broadleaved tree species. The trees used to excavate the cavities had a larger diameter at the breast height (DBH) than the average of the stand. The trees selected by black woodpeckers were significantly shorter than the average height of the stands. Over 60% of the cavities were excavated 10–16 m above ground level. I found that the DBH and the first branch height were critical factors affecting the cavity entrance height. In pine-dominated forests, black woodpeckers preferred dead trees. Approximately 44% of new cavities were excavated from dead trees. Leaving dead or dying large trees in commercial forests benefits black woodpeckers and large secondary cavity nesters that depend on it and promotes biodiversity conservation. Birds excavate new cavities at a high rate yearly, in contrast with beech-dominated forests.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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