Barriers and opportunities to preventing residential bird-window collisions
Notice bibliographique
Résumé
Collisions with windows are a leading source of avian mortality in North America. Window treatment options are commercially available; however, these solutions are rarely used. To investigate knowledge and perceptions of bird-window collisions, willingness to treat windows, and barriers and solutions to treating windows we conducted a survey of residents in Ottawa, Canada. Of 422 survey respondents, 90.7% had previously heard of bird-window collisions, 58.5% had previously observed a collision, 88.0% consider collisions with windows to be an issue in Ottawa, and 87.0% were willing to treat their windows. For all survey respondents, the top barriers reducing willingness to treat windows included the perception that birds infrequently or never collide with windows (parameter estimate ± standard error, PE ± SE = -1.29 ± 0.54, p = 0.02), aesthetics (PE ± SE = -0.77 ± 0.31, p = 0.01), and wanting a clear view from windows (PE ± SE = -0.88 ± 0.25, p < 0.01). For those willing to treat their windows, lack of time was the most identified barrier (38.2%), while for those unwilling to treat their windows, the need for more evidence that bird-window collisions require action was most identified (49.1%). Top potential solutions were provision of free materials, aesthetically pleasing materials, and clear instructions. Our results suggest that Ottawa residents are generally willing to treat their windows at home and we identify key barriers between willingness and implementation. To encourage bird-friendly window treatment at a wider scale, we suggest targeted messaging highlighting the impact of low-rise housing in driving the problem and the solution to bird-window collisions. Our results also highlight the opportunity for advocacy groups to aid residents in overcoming practical barriers to treating their windows.
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».