How nesting support type interacts with vegetation greening and distance to nest trees of mixed-species to predict white stork nest density in a Mediterranean capital
Notice bibliographique
Résumé
White Stork (WS) ( Ciconia ciconia (Linnaeus, 1758)) ranks among the most common breeding birds in many Mediterranean cities, underscoring the importance of studying nest densities, particularly when populations are increasing. In this study, conducted in Rabat (Morocco), we aimed to investigate the effects of coloniality, landscape composition, and space to identify the best predictors of variation in the number of WS nests per nest support using generalized linear mixed models. The results revealed significant interactions between the type of support (trees vs. pylons) and normalized difference vegetation index (NDVI) as well as between the support type and the distance to the nearest support occupied by WS and Cattle Egret (CE) ( Bubulcus ibis (Linnaeus, 1758)) nests. A high number of nests are associated with an NDVI increase around pylons, while such an effect is insignificant around trees. In contrast, a high number of WS nests are noted close to supports occupied by both WS and CE nests, whereas in pylons, this number is recorded far away from them. The implementation of a scientific monitoring system is crucial for determining, at a defined time step, the direction and strength of relations between WS and CE populations in Rabat.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».