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Record 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 on OpenAlexaboutno aff
Wolfgang Scharenberg, Sven Heise, Björn Geßler, Heinz Schwarze

Bibliographic record

VenueCORAX · 2024
Typearticle
Language
FieldEnvironmental Science
TopicAvian ecology and behavior
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsQuarter (Canadian coin)

Abstract

fetched live from 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.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.092
Threshold uncertainty score0.182

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.316
Teacher spread0.296 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2024
Admission routes1
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