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Enregistrement W7125504415 · doi:10.21248/corax.v26.51

Ergebnisse aus acht Jahren (2014–2021) Fang für das Integrierte Monitoring von Singvogelpopulationen (IMS) – Standort Pohnsdorfer Stauung

2024· article· W7125504415 sur OpenAlexaboutno aff
Wolfgang Scharenberg, Sven Heise, Björn Geßler, Heinz Schwarze

Notice bibliographique

RevueCORAX · 2024
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Für das von den drei Vogelwarten in Deutschland geleitete Projekt ‚Integriertes Monitoring von Singvogelpopulationen‘ (IMS) werden in der Pohnsdorfer Stauung (Schleswig-Holstein) seit 2014 zur Brutzeit jedes Jahr Vögel gefangen. Eine Auswertung der Jahre bis 2021 wird hier erstmalig veröffentlicht. Dieser Fangort ist aktuell einer von über 70 Fangflächen in Deutschland. Die Netze stehen an zwei Standorten im Schilf allmählich verlandender Überstauungsflächen. Die Vögel werden nach einer standardisierten Methode während der Brutmonate Mai bis August einmal pro Dekade in Japannetzen gefangen, bestimmt, vermessen, gewogen und beringt. Insgesamt konnten in dem achtjährigen Zeitraum 2386 Individuen von 52 Arten gefangen werden. Davon waren 289 (12,1 %) von uns – in vorausgegangenen Jahren bzw. mit ganz wenigen Ausnahmen an anderen Fangstationen – bereits beringt worden und gelten als Wiederfänge. Mit 442 Individuen (18,5 %) war der Teichrohrsänger Acrocephalus scirpaceus im Gebiet die häufigste Art, gefolgt von Sumpfrohrsänger Acrocephalus palustris, Rohrammer Emberiza schoeniclus und Blaukehlchen Luscinia svecica mit je über 200 Individuen. Insgesamt neun Arten gehören zu den Dominanten bzw. Subdominanten. Das erfolgreichste Fangjahr war 2014, 2015 sind die Zahlen gesunken, ab 2016 nehmen die Zahlen nur noch geringfügig ab bei durchschnittlich 268 Individuenin einer Fangsaison. In einem Netz sind aufgrund zunehmender Verbuschung des Fangplatzes die Fangzahlen geringer geworden, wurden aber durch zunehmende Fänge im anderen Netz etwas ausgeglichen. Die Bruterfolge, gemessen an dem Anteil diesjähriger Vögel am Gesamtfang, sind bei den dominanten/subdominantenArten jahresweise unterschiedlich, so dass in manchen Jahren allgemein von erfolgreichen/wenigererfolgreichen Brutjahren gesprochen werden kann. Danach war 2014 ein für mehrere Arten vergleichsweiseerfolgreiches Brutjahr, 2015 und 2016 zwei vergleichsweise erfolglosere Brutjahre. Vom Teichrohrsänger konnten die meisten Wiederfänge (bereits beringte) Individuen verzeichnet werden. Fast jedes Jahr wurde ein Wiederfund gemeldet. Der älteste Teichrohrsänger war wenigstens fünf Jahre alt; ein Wiederfang kam aus einem dänischen Beringungsprogramm. Auffallend negative Entwicklung hat es bei den Beständen der Rohrammer gegeben und die Fangzahlen diesjähriger Blaukehlchen zeigen ebenfalls einen signifikanten Rückgang. Bei den anderen Beständen der dominant oder subdominant vorkommenden Arten treten Schwankungen, jedoch keine deutlichen Tendenzen auf. Für den Sumpfrohrsänger konnten signifikante Zusammenhänge zu Klimadaten erkannt werden: höhere durchschnittliche Sommertemperaturen und niedrigere durchschnittliche Sommerniederschläge wirkten sich positiv auf den Anteil diesjähriger Individuen aus. Da beide Klimawerte gegenläufig korrelierten, kann nicht entschieden werden, ob einzeln zunehmende Temperaturen positiven oder erhöhte Niederschläge negativen Einfluss genommen haben. In einem Netz werden etwas weniger an das Schilf gebundene Vogelarten, jedoch etwas mehr an Gebüsche adaptierte Arten gefangen und die Diversität ist dort etwas höher. Beide Netze weisen im Laufe der Zeit eine leicht abnehmende Artenzahl wie auch Diversität auf. Mit diesem Monitoring kann die Entwicklung der schilfbewohnenden Vögel des von der Schrobach-Stiftung betreuten Gebietes dargestellt werden und es lassen sich Hinweise zum weiteren Management im Gebiet ableiten.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,296 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
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