Avian grape predation at vineyards in South Western Ontario: evaluating fruit preferences and non-invasive deterrent methods
Notice bibliographique
Résumé
Avian grape predation at vineyards in South Western Ontario: evaluating fruit preferences and non-invasive deterrent methods Most fruit colours evolved to attract seed disperses, which causes problems in agricultural areas where damage by birds annually costs growers thousands of dollars per hectare. I will be reviewing what is currently known in this field and I will introduce my proposed Masters research on this topic. The methods of avian control techniques through the years has changed based on the results of past methods and development of newer available technology. Past work quantifying the damage of crops in vineyards and orchards goes back to the 1960’s and lends understanding to some of the factors that influence the degree of avian predation of crops. My Master’s research will quantify avian damage in local vineyards in South Western Ontario and determine whether the intensity of avian grape predation corresponds to fruit colour and/or sugar content. My thesis will also test the efficiency of both current and novel avian deterrent methods in vineyards over the course of the 2019 ripening season. My work has both evolutionary and agricultural implications: it will aid in understanding what drives avian fruit colour preferences and how particular fruits co-evolved to become more attractive to these species, and will help develop the most efficient/ non-invasive management techniques to deter avian crop predation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».