Night-migratory songbird density is highest at stopover sites with intermediate forest cover and low proportion of forest in conifers in the surrounding landscape
Notice bibliographique
Résumé
Some nocturnal migrant forest-breeding songbirds have suffered large population declines in recent decades. Declining availability of high-quality habitat where birds refuel during migration may be contributing to these declines. Our objective was to identify landscape attributes, including the relevant scales of effect, that make sites likely to be used as stopover sites during fall migration. We used autonomous recording units (ARUs) to sample birds between August and October 2018 at 37 fall migration potential stopover sites in southeastern Ontario, Canada. We placed ARUs in forest patches that varied in the amount and type of forest cover within the surrounding landscape. We interpreted recordings at intervals throughout the season to estimate the average numbers of calling birds per minute at each site. We found that bird density was highest at sites with an intermediate amount of forest within 2 km, while density decreased as the proportion of coniferous forest within 6 km increased. We infer that migrating birds avoid forest sites in landscapes with low amounts of forest cover and high proportions of conifer. The lower densities at high forest amounts may result from a dilution effect (birds spread across more forest), avoidance of conifers, which tended to be more abundant at the highest forest amounts, or reduced densities of edges at high forest amounts, if birds use forest edges for foraging. Our study highlights the importance of retaining landscapes with at least 50% forest cover, particularly deciduous forest, as stopover habitat for migrating songbirds.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».