Great Horned Owls Affect Herring Gull Nest Attentiveness
Notice bibliographique
Résumé
Herring Gull (Larus argentatus) populations in Pukaskwa National Park have declined by 70% over the last 40 years. Populations of avian predators that prey on Herring Gulls have increased which could be a significant factor impacting gull populations. Here, we investigate Herring Gull daytime and nighttime nest attentiveness at locations with and without evidence of nocturnal predators. In 2017, Herring Gull nest attentiveness was examined at two sites using remote cameras. At one of those sites Great Horned Owl (Bubo virginianus) predation was observed, and gull nighttime nest attentiveness was lower there than at the site where owls were not observed. There were no inter-site differences in daytime nest attentiveness. In 2018, Herring Gull nest attentiveness was further investigated at the site where owls were present. At that site, Herring Gull nighttime nest attentiveness was significantly lower than during the day. Extended periods of absence of gulls from their nests during the night corresponded with the presence of owls. Predation of nest contents, in addition to the effects of other environmental stressors, are likely contributing to declines in Pukaskwa National Park's Herring Gull population.
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) | 0,004 | 0,017 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».