Experimental evidence suggests that broadcasting rail calls overnight can influence broad-scale site selection by migrating rails
Notice bibliographique
Résumé
Broadcasting conspecific calls during migration is known to attract some focal species. Our goal was to determine if broadcasting rail calls overnight during spring migration could influence site selection by Virginia Rails (<em>Rallus limicola</em>), Soras (<em>Porzana carolina</em>), Yellow Rails (<em>Coturnicops noveboracensis</em>), and King Rails (<em>Rallus elegans</em>); if so, we sought to identify the scale at which this effect occurred. We completed in-person marsh bird surveys in 2021 (the ‘control’ year) and in 2022, when we experimentally broadcast vocalizations of focal species overnight in central Michigan at study sites that ranged from lower-quality to higher-quality habitat. In 2022, we also used autonomous recording units (ARUs) to document arrival dates and presence. Soras and Virginia Rails were the only focal species detected during in-person surveys, though a King Rail was opportunistically detected during the experimental year. We detected a mean of 0.86 ± 0.38 [SE] more rails per survey point (a 218% increase) in the experimental year compared to the control year within the same wetland units. This effect was most pronounced in higher-quality habitat. Citizen science (eBird) data indicated increased rail abundance and occurrence at our study sites during our experimental and post-experimental years, but not our control year, relative to the eight years before field work began. We did not find differences in rail abundance between locations that varied in proximity to overnight playback. ARU data provided preliminary evidence that, in lower-quality habitat, focal species tended to arrive ≥2 weeks earlier in the immediate vicinity of playback stations. Our results suggest that broadcasting overnight playback of the calls of focal species could influence site selection by rails, especially in concert with habitat restoration initiatives, though effects may extend beyond the immediate vicinity where playback is broadcast.
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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) | 0,000 | 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 ».