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Enregistrement W7110564796

Evaluating bird-window collision patterns, species vulnerability, and a mitigation approach

2025· article· en· W7110564796 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSHAREOK (University of Oklahoma; Oklahoma State University; Central Oklahoma University) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollisionWindow (computing)ScarcityPopulationProduct (mathematics)Vulnerability (computing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bird populations are declining at an unprecedented rate worldwide. In North America, 57% of all bird species have experienced population declines in the last 50 years. Collisions with building windows are one of the top avian mortality sources contributing to these declines, and in North America alone, potentially over one billion birds die annually from window collisions. Despite the importance of window collisions to global bird conservation, many substantial gaps remain in the window collision literature. These gaps include a lack of rigorous field testing of products designed to mitigate collisions, and a scarcity of studies evaluating collision patterns at broad spatiotemporal scales. To address these knowledge gaps, we conducted two separate studies. Firstly, we conducted a before-after control-impact (BACI) study of the effectiveness of a mitigation product at the Oklahoma State University campus—specifically, monitoring of window collisions both before and after a treatment of Feather Friendly® 5x5 cm white dot markers. Secondly, we analyzed continental-scale taxonomic and spatiotemporal patterns of window collisions using bird band recovery data from the North American Bird Banding Program (NABBP) dataset and estimated vulnerability of individual species to window collisions. In relation to the first study, we found a 67.2-71.6% reduction in collisions at glass façades treated with the window markers, in contrast to a 15.7% increase in collisions at untreated façades during the same period. This result emphasizes the promise of window markers as a collision mitigation technique and offers a framework for a rigorous study design that can be used for future studies on similar products. For the second study, we found that the NABBP dataset included collision records for 298 species and 51 families, encompassing the entire continental United States and southern Canada. Many of the most vulnerable species in the dataset were from families currently underrepresented in the window collision literature, including hawks, falcons, owls, and finches. This underscores the need for demographic modeling studies to determine if species in these families are experiencing population-level effects from window collisions. Collectively, we offer valuable insights into the effectiveness of collision mitigation products and broad-scale species vulnerability to window collisions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,214
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 tête enseignante, pas un consensus.

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'admission1
Résumé présentoui

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