Characterising Bird-Window Collisions from an Avian Visual Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Collisions with architectural glazing on buildings are a major anthropogenic source of bird mortality. Bird collisions can be prevented by applying bird safe design principles in building construction and renovations. Modifications to the appearance of glazing, such as using applications of visual markers on glass, can provide signals to alert birds to presence of an obstacle. To optimize visual markers for mitigating collisions with buildings, bird safe design must consider visual perception and behaviour of birds in the moments leading up to detection and avoidance. However, avian visual perception of glass, a unique and highly dynamic category of materials, remains poorly described in the literature. Defining relationships between avian and human visual perception, glazing and environmental variables such as lighting can support more effective real-world architectural applications of emerging technologies tested under controlled experimental conditions. This thesis examined environmental variables associated with the risk of bird collisions with glass on institutional campus buildings in London, Ontario, Canada as well as the efficacy of mitigation techniques using visual markers. To develop the methods, I reviewed assumptions and constraints associated with existing glass testing, such as experiments in the field and using flight arenas. I discussed approaches to improving the interpretation and generalisability of behavioural data. I then applied a combination of novel experimental and passive observational methods using building surveys, video recording and flight arenas to examine understudied aspects of collisions, yielding insights into effects of lighting conditions, flight kinematics, and glazing characteristics on outcomes of collisions. I found that collision risk increases with reflectivity of glass and decreases when surfaces use high contrast markings. When accounting for other factors, building façades with the most reflective glazing were associated with the greatest number of collisions. I found birds tested in flight experiments avoided markers applied on glass and transparent film. I gathered evidence that avoidance was affected by environmental factors such as lighting and the background. Translating knowledge from other academic disciplines and sectors, I provided recommendations for prioritizing further research, policy and program development to address social dimensions of this rapidly evolving challenge for the conservation of migratory birds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».