Selection for Overhead Concealment Improves Nest Survival of a Ground Nesting Bird in Argentinian Rangelands
Notice bibliographique
Résumé
Grassland ecosystems have suffered intense modification worldwide, resulting in a loss of biodiversity. Birds that breed in grasslands have experienced steep population declines over recent decades. When modifications of grasslands reduce the available breeding habitat, birds may select habitat features that do not favor their breeding success. However, the relationship between selected nesting habitat and nest survival is not well established for many grassland birds. We studied the nest site selection and nest survival of a common grassland bird, the Grassland Yellow-Finch Sicalis luteola, in the Flooding Pampa of Argentina, a region comprised mostly of large natural rangelands. We searched for nests over three breeding seasons (2017–2020) and used linear models to analyze whether finches selected nest sites according to distance from grassland edges, type of grassland community, vegetation density, visual concealment, and grass height. We modeled daily nest survival rates (DSR) to assess whether these variables influenced breeding success. We confirmed the fate of 133 nests, of which 93 (70%) failed, predation being the principal cause (84% of failures). Our models showed that finches selected shrubby grasslands over other types available, and sites with high overhead visual concealment. Only overhead concealment was positively correlated with DSR. This may indicate that their nests are affected by avian predators that search for prey from above and that they benefit from tall and dense vegetation that provides good overhead cover. We believe that preserving areas of heterogeneous and dense shrubby grasslands within grazing plots is a good starting point that could benefit this bird species and others with similar nesting strategies.
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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 | 0,001 | 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 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 ».