Bird–window collisions: A comprehensive dataset for the Neotropical region
Notice bibliographique
Résumé
Our primary objective was to compile a comprehensive dataset on bird-window collisions throughout the Neotropical region, including both published and unpublished sources. On May 12, 2020, we extensively disseminated invitations to provide data via email and social media platforms. By providing a template worksheet, we required standardized information from collaborators to complete and register their data. To better understand how these data were acquired (e.g., incidental observations and systematic procedures), we sent out a survey to all collaborators. We established rigorous validation criteria for data inclusion and conducted thorough curation procedures to ensure accuracy. After the filtering process, we compiled a total of 4103 bird-window collision reports. These came from 11 Neotropical countries, dating from 1946 to 2020, and revealing distinct regional patterns and potential seasonal patterns. The five most frequent orders were Passeriformes (2451), Columbiformes (520), Apodiformes (377), Psittaciformes (202), and Piciformes (186). Data on bird-window collisions were collected through a local specific systematic protocol (1419), by chance (1252), by government agencies (742), and by other approaches (632), while a few reports were collected by unknown procedures (58). The volume of records across months in our dataset suggests that there may be temporal patterns, with peaks: the first one in March-April and the second one in October-November, which seem to align with the major migration and reproduction seasons. This dataset represents the first comprehensive effort in the Neotropical region focused on bird-window collision data, providing valuable insights for further scientific advancements and conservation policies. The data are free from copyright or proprietary restrictions. Please cite this data paper when using the data in publications or scientific presentations.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».