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Enregistrement W4407766719 · doi:10.1093/ornithapp/duaf017

Low migratory flight altitudes may explain increased collision risk for <i>Scolopax minor</i> (American Woodcock)

2025· article· en· W4407766719 sur OpenAlexafffund
Liam A. Berigan, Sarah J. Clements, Rachel Darling, Alexander C. Fish, Amber M. Roth, Greg Balkcom, Bobbi Carpenter, Gary Costanzo, Jeffrey P. Duguay, Kayleigh Filkins, Clayton L. Graham, William B. Harvey, Michael Hook, Douglas L. Howell, Seth Maddox, Scott R. McWilliams, Shawn W. Meyer, Theodore C. Nichols, J. Bruce Pollard, Christian Roy, David Sausville, Colby Slezak, Josh Stiller, Jacob N. Straub, Mathieu Tétreault, Dawn Washington, Lisa Williams, Erik J. Blomberg

Notice bibliographique

RevueOrnithological applications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaWildlife Management InstituteMaryland Department of Natural ResourcesSouth Carolina Department of Natural ResourcesAlabama Department of Conservation and Natural ResourcesMaine Agricultural and Forest Experiment StationGeorgia Department Of Natural ResourcesVirginia Department of Wildlife ResourcesLouisiana Department of Wildlife and FisheriesFlorida Fish and Wildlife Conservation CommissionEastern Bird Banding AssociationNational Institute of Food and AgricultureUniversity of MainePennsylvania Game CommissionUniversity of Rhode IslandRhode Island Department of Environmental ManagementMaine Department of Inland Fisheries and WildlifeVermont Fish and Wildlife Department
Mots-clésWoodcockMinor (academic)CollisionGeographyAltitude (triangle)Physical geographyDemographyEcologyMathematicsBiologyHumanitiesArtComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding bird migration at low altitudes is critical to evaluating risk of collision with obstacles. Recent advances in satellite tracking technologies allow quantifying use of low altitudes by small migrating birds with a high level of precision, allowing species-level inference into potential collision risk based on flight altitude. Scolopax minor (American Woodcock) is suspected to be a low-altitude migrant due to its frequent collisions with buildings, and subsequent mortality during migration may be contributing to population declines. We investigated migratory flight altitudes using satellite transmitters deployed on woodcock in 2020–2024 and examined how flight altitudes compare to the heights of common airspace obstacles. Each transmitter recorded a nocturnal GPS location with an altitude reading every 1–3 days during fall and spring migrations. We implemented a Bayesian hierarchical mixture model to identify whether locations were recorded on the ground or during flight, isolate measurement error, and describe the distribution of flight altitudes. We found that migrating woodcock fly at mean altitudes of 379 m above ground level, flying higher during spring (mean: 444 m, 95% credible interval: 333–578 m) than fall (338 m, 95% CRI: 267–423 m). Woodcock flight altitudes were frequently lower than could be observed using weather radar (27% of observations), and 57% of observations fell within the altitude range of ≥1 airspace obstacle. Our results suggest that woodcock fly at altitudes lower than reported for most nocturnal migrants, which likely contributes to their vulnerability to obstacle collisions. Scolopax minor provide an example of how vulnerability to obstacle collisions during nocturnal migratory flights are often species-specific, and mitigation efforts should incorporate measures aimed at reducing collisions during both diurnal stopovers and nocturnal migratory flights to effectively reduce bird collision mortality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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