Seasonal variation in drivers of bird-window collisions on the west coast of British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
We examined the effects of façade-level building and vegetation features on bird-window collision risk, and how these effects varied across seasons at a Pacific coastal campus with mild winters, abundant evergreen vegetation, and seasonally varied bird communities. We searched for bird carcasses at 57 façades of 8 buildings at the University of British Columbia (UBC) over 155 days between January 2015 and March 2017 (total: 8835 façade surveys). Collision monitoring occurred across five equal sampling periods that represented stages of the annual cycle of the bird community, including the fall and spring migratory periods, the breeding season, and the long overwintering period. For each season, we compared logistic regression models predicting the odds of a collision from different sets of façade and vegetation characteristics expected to influence collisions: façade area, area of glass, porous surface cover (ground and shrub vegetation, soil, leaf litter), tree cover, and the number of building stories reflecting vegetation. Consistent with other studies, area of glass had a positive influence on collision probability in all seasons; however, the effect was strongest during the fall migratory period, when daily collision mortality rates peaked at UBC. The number of stories reflecting vegetation also increased collision probability, but only in the fall, indicating that the vertical extent of vegetation and reflective glass may affect collision risk differently as bird communities change across seasons. Façade area increased collision probability only in the winter (a long and lethal period for bird collisions at UBC), reflecting different risk factors associated with the species most vulnerable to collisions in this season. Our results highlight the need to measure building and vegetation effects across the longest and most lethal stages of the annual cycle of birds, both to predict the impact of proposed buildings and to prioritize mitigation strategies that will result in the greatest conservation benefits.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».