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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».