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Enregistrement W4416276795 · doi:10.1163/1568539x-bja10337

Diminishing avoidance over time of nest cavities containing feathers by passerine birds

2025· article· W4416276795 sur OpenAlexafffund
Tore Slagsvold, Karen L. Wiebe

Notice bibliographique

RevueBehaviour · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFeatherPasserineNest (protein structural motif)Nest boxPredationPredatorAvoidance behaviour

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Secondary cavity nesting birds often investigate unfamiliar, dark holes while prospecting for a nest site. Such cavities may be dangerous to enter if there is a concealed predator or other occupant inside or if a predator returns to the cavity. Previous experiments on passerine birds showed that fear of entering unexplored cavities by prospecting birds was triggered by a few light-coloured feathers in the cavity which may act as cues of predation. Decorating the nest with feathers may thus reduce the risk of nest usurpation and egg dumping. We tested whether this fear of feathers also deters breeding by letting prospecting pairs of blue tits Cyanistes caeruleus and pied flycatchers Ficedula hypoleuca choose between a dyad of nest boxes which were similar in size and interior colour, but where only one nest box contained three white hen feathers and the other nest box served as a control. As many as 40% ( ) of the pairs chose the box with feathers, suggesting that most of the fear of feathers diminishes soon after the cavity is first entered. Features of the nest box (size and internal colour) did not seem to affect the strength of avoidance of the feathers. The degree of avoidance was similar in the two species, and most pairs of both species removed feathers from the nest box if they eventually used it for nesting.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,237 · 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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