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Enregistrement W7102389902 · doi:10.1139/cjz-2024-0193

Sooty Grouse ( <i>Dendragapus fuliginosus</i> ) on Haida Gwaii nest from ground to tree canopy–nest site selection and predation risk

2025· article· en· W7102389902 sur OpenAlexafffundvenueabout

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensMinistry of ForestsGovernment of British Columbia
Organismes subventionnairesHabitat Conservation Trust FoundationParks Canada
Mots-clésGrouseNest (protein structural motif)PredationArchipelagoNest boxHabitatBird nest

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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 enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,198 · 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'admission4
Résumé présentoui

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