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Enregistrement W6904546517 · doi:10.14288/1.0421588

Invisible to visible : A field study investigating dirty windows and bird-friendly artwork as mitigation strategies against bird-window collisions

2022· article· en· W6904546517 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDirtCollisionWindow (computing)PerceptionCitizen scienceDoors

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estimates suggest that 16 to 43 million bird deaths occur annually due to collisions with buildings in Canada. Buildings on the University of British Columbia Vancouver campus may contribute up to 10,000 bird deaths each year. The reflective and transparent properties of glass, combined with birds having poor spatial acuity in the direction of motion, make it challenging for birds to perceive glass as a solid barrier, resulting in bird-window collisions. This study investigates the effect of two mitigation strategies employed by the UBC Botanical Garden: reducing window washing frequency, which allows dirt to accumulate on windows and the installation of bird-friendly artwork. A comparison of collision frequency over an 8-week monitoring period in late winter and early spring of 2021 and 2022 is used to investigate the effectiveness of these strategies. A 97% decrease in collision evidence was reported from 2021 to 2022, suggesting that dirty windows and bird-friendly artwork are effective at reducing birdwindow collisions. We recommend that both strategies should be implemented at other buildings on the UBC campus and suggested to businesses and homeowners to reduce the negative impact windows have on bird populations. Further studies should be conducted on the effect of dirty windows, as limited research directly investigates this strategy. Additionally, a comparison between the effectiveness of dirty windows, bird-friendly artwork, and other mitigation strategies (such as decals or ultraviolet film application) should be conducted to determine which offers the highest level of protection against bird-window collisions. Future research should also investigate social aspects of bird-window collisions, including public perception and awareness, in order to improve mitigation strategies and better understand barriers to their implementation. Disclaimer: “UBC SEEDS provides students with the opportunity to share the findings of their studies, as well as their opinions, conclusions and recommendations with the UBC community. The reader should bear in mind that this is a student project/report and is not an official document of UBC. Furthermore readers should bear in mind that these reports may not reflect the current status of activities at UBC. We urge you to contact the research persons mentioned in a report or the SEEDS Coordinator about the current status of the subject matter of a project/report.”

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,220 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
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