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Enregistrement W4406588405 · doi:10.22621/cfn.v138i1.3067

Barred Owl (<i>Strix varia</i>) activity and diet recorded with a camera trap at a natural cavity nest in Manitoba, Canada (2016–2017)

2025· article· en· W4406588405 sur OpenAlexvenueaboutno aff
James R. Duncan, Riki Kerbrat, Todd M. Whiklo

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Field-Naturalist · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrap (plumbing)Nest (protein structural motif)GeographyPhysicsMeteorologyNuclear magnetic resonance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Camera trap images (n = 27 092) collected at a natural Barred Owl (Strix varia) nest site in Manitoba, Canada, 2016–2019, were used to quantify nesting behaviour and identify prey delivered to the nest. Adult Barred Owl activity increased prior to egg laying and again after incubation. Adults were mostly active at night, but daytime activity increased during the nestling period in 2016 and more so with a larger brood in 2017. Nestlings were active at the nest entrance both day and night for 8–9 days prior to fledging at ≤27–32 d old. Two of three nestling activity peaks (0400 and 2000 Central Daylight Time [CDT]) corresponded to prey delivery activity peaks whereas a third (1200 CDT) did not. Only 31/65 prey were identified to species, but 12 new prey taxa were documented for Barred Owl in Manitoba. Activity at the cavity during the non-breeding season before and after a nest predation event were documented; the nest site was abandoned after an American Black Bear (Ursus americanus) visited the nest cavity in May 2018. Factors affecting the quality and quantity of images, and hence data obtained from them, included camera position relative to the nest cavity entrance, light levels, camera trigger speed, non-target species, and the configuration and settings of motion detection sensors. Improved camera traps may overcome these limitations. This is the first published study on this owl species using this increasingly popular technology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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