Sooty Grouse ( <i>Dendragapus fuliginosus</i> ) on Haida Gwaii nest from ground to tree canopy–nest site selection and predation risk
Notice bibliographique
Résumé
Forest grouse species generally nest on the ground in well-concealed sites to avoid nest predation. We studied the nesting behaviour of Sooty Grouse ( Dendragapus fuliginosus sitkensis Swarth, 1921) in managed forests overbrowsed by introduced deer on the Haida Gwaii archipelago of British Columbia, Canada. As elsewhere across its range, Haida Gwaii Sooty Grouse avoided nesting in mid-forest stages (41–100 years) using both early <40-year (42.4%) and older >100-year (50.6%) forest stages. But unlike other forest grouse populations and species, they used elevated nests (54.1%), in both large old trees (14.1%) and on wood structures (40%), as well as ground nests (45.9%). Egg predation by Pacific martens ( Martes caurina (Merriam, 1890)) was the leading cause of nest failure. While the grouse expanded space use vertically for nesting, nest fate was not related to this behaviour but only to nest concealment. Few bird species show such plasticity in nest selection, and we postulate that Haida Gwaii Sooty Grouse diversify and randomize their nest site locations using an adaptive bet-hedging strategy to distribute predation risk. Forest harvest retention of large trees and wood structures for nesting may help support the Haida Gwaii grouse population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».