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Enregistrement W4390728861 · doi:10.1080/11956860.2023.2300758

Interactions between hooded crows ( <i>Сorvus cornix</i> ) and Eurasian magpies ( <i>Pica pica</i> ) and their nesting site preferences in anthropogenic landscapes

2023· article· en· W4390728861 sur OpenAlexvenueno aff
Valerіia Dupak, Valerіia Telizhenko

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPica (typography)GeographyEcologyCorvidaeNesting (process)Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interrelationships of many urban birds, especially the ones that influence other birds’ nesting populations, remain understudied. Hooded crows (Corvus cornix) and Eurasian magpies (Pica pica) are numerous in cities and are aggressive species whose habitats significantly overlap. The influence of habitat on the nesting preferences of magpies and hooded crows was studied in Poltava city (central Ukraine). Spatial and statistical tests were computed in order to analyze spatial patterns and distribution of both species, as well as the influence of crows’ presence on magpies’ nesting. Magpies preferred plots in private sectors, avoiding industrial and tall building areas, whereas the density of hooded crows was higher in parks and green spaces. The height of magpies’ nests appeared to be determined by tree height, but not by anthropogenic pressure. Crows were nesting only in high trees, which had an influence on their distribution in Poltava city. Spatial analysis of habitat preference demonstrated that magpies and crows prefer habitats dominated by lawns, roads, and other artificial surfaces, and avoid dense tree cover. Magpies avoided nesting near crow nesting sites, up to a distance of 700 m. Competition between magpies was not noticed, but rather a tendency toward aggregation of their nests.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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