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Enregistrement W4414742033 · doi:10.1111/1365-2656.70131

Resource suitability drives low use of avian‐excavated tree cavities: A multi‐state occupancy dynamics approach

2025· article· en· W4414742033 sur OpenAlexafffund
Diego J. Zavala, Kristina L. Cockle, Milka R. Gómez, Carlos Ariel Ferreyra, Eugenia Bianca Bonaparte, Facundo G. Di Sallo, Gonçalo Ferraz

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAgencia Nacional de Promoción Científica y TecnológicaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKillam TrustsRiverbanks Zoo and GardenConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasRufford FoundationCleveland Zoological SocietyColumbus Zoo and AquariumLindbergh FoundationCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorExplorers ClubBritish Ornithologists' UnionIdea WildMinnesota Zoo
Mots-clésExcavatorOccupancyReuseNest (protein structural motif)Tree (set theory)Secondary forest

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Avian tree-cavity excavators are widely held to maintain diversity of forest vertebrate faunas through the facilitation of nesting resources, and yet in many systems they are absent or redundant. Why do avian excavators sometimes supply only a small proportion of cavities used by non-excavating species? Researchers hypothesized that low re-use of excavated cavities could be driven by high rates of excavated cavity loss (low availability) or by low suitability of excavated cavities. The two hypotheses imply different cavity use dynamics. The availability hypothesis predicts high rates of excavated-cavity transition from excavators to secondary cavity-nesters. The suitability hypothesis predicts high transition rates from excavators to empty (unused), and high reuse rates for cavities previously used by secondary cavity-nesters. From 2006 to 2021, we studied 438 excavated and non-excavated bird nest cavities in the Atlantic Forest of Argentina, where excavators provide ~20% of cavities used by secondary cavity-nesters. We fit our data with a multi-state occupancy dynamics model that accounts for observation errors and estimates transition probabilities among cavity states 'Empty', 'Occupied by an excavator', 'Occupied by a secondary cavity-nester' and 'Lost'. We complemented the modelling results with a numerical simulation of cavity use dynamics. As predicted by the suitability hypothesis, the estimated probability of transition was high from excavator to empty (~0.75), low from excavator to secondary cavity-nester (~0.05) and high for reuse by secondary cavity-nester. Transition from 'Empty' to use by secondary cavity-nester was much more probable among non-excavated (~0.2) than excavated cavities (~0.05), which-our simulation shows-is compatible with secondary cavity-nesters using excavated cavities in proportion to their availability. Excavated cavities remained available for several years after their last use, suggesting suitability declines with age. We conclude that the marginal role of excavators as cavity producers is driven primarily by low suitability of their excavated cavities for other birds. Statistical support for the suitability hypothesis relied on the quantification of uncertainty about cavity states afforded by multi-state occupancy dynamics models. We encourage further exploration of state-transition probabilities among tree cavities and other multi-use resources to test ecological hypotheses and inform resource conservation policy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · 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
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