Wood hardness drives nest-site selection in woodpeckers of the humid Chaco
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Avian excavators (woodpeckers and other species) select nest sites based on the characteristics of the nest patch, nest tree, and substrate. These characteristics could increase foraging opportunities or reduce the risk of predation, but there is also a potentially important role for wood hardness in restricting nest-site selection, a role that has been little explored and is expected to vary among species according to their ability to excavate. We examined patterns of nest-site selection in 8 woodpecker species in the humid Chaco of South America, where the dominant trees have extremely hard wood. We hypothesized that (1) wood hardness is the main factor driving the selection of excavation sites, and (2) interspecific variation in body size and foraging behavior (traits frequently related to excavation ability) explain interspecific variation in the wood hardness of excavated nest substrates. From 2016 to 2019 in well-preserved forests of the Argentine Chaco, we compared nesting cavities excavated in wood (cases; n = 42) vs. potential wood substrates without cavities (matched controls) and made 187 focal observations of foraging woodpeckers. Woodpeckers selected nesting substrates with softer heartwood than potential substrates, regardless of any other characteristics of the tree or nest patch. Wood hardness around nest cavities increased with body size and the prevalence of chiseling during foraging, traits that were positively correlated. Woodpeckers often excavated in Prosopis spp. (Algarrobos) but rarely in Schinopsis balansae (Quebracho), a tree with exceptionally hard internal wood, in which cavity adopters frequently nest in non-excavated cavities. Wood hardness is critical to assessing the role of woodpeckers as cavity facilitators, understanding the costs and benefits of excavation, and interpreting excavation patterns across species and forests globally.
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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) | 0,009 | 0,001 |
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.
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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 ».