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Enregistrement W1767561808 · doi:10.22230/jem.2009v10n1a415

Relationships between habitat area, habitat quality, and populations of nesting Marbled Murrelets

2009· article· en· W1767561808 sur OpenAlexafffund
Alan E. Burger, F. Louise Waterhouse

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecosystems and Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensGovernment of British ColumbiaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHabitatThreatened speciesNest (protein structural motif)EcologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We review relationships between the area and quality of apparently suitable nesting habitat (as defined by canopy structure) and the population size of Marbled Murrelets (Brachyramphus marmoratus) which such habitat might support. This information is important to manage the old seral forest nesting habitat of this threatened seabird. Studies at different spatial scales indicate that linear relationships provide good, biologically feasible fits between murrelet counts and areas of apparently suitable habitat when the effects of habitat quality are unknown. A large-scale analysis across Washington, Oregon, and California showed a strong linear relationship between murrelet numbers and area of habitat within large conservation regions. Seven separate watershed-level radar studies (six in British Columbia and one in Washington) support a linear relationship and also indicate that when logging reduces habitat, the murrelets do not aggregate in the remaining habitat at higher densities. Tree-climbing studies show similar trends at stand levels: compared to more pristine habitat, nest densities were not higher in remnant old-growth patches in depleted, highly fragmented areas. Do murrelets nest at higher densities in higher-quality habitat? The sparse information on this topic suggests a correspondence between nest locations and habitat quality as assessed by algorithms, air photo interpretation, and low-level aerial surveys. Most nests (92% and 86% in pooled data from aerial surveys or air photo interpretation, respectively) were found in habitat rated as Moderate, High, or Very High, and few (8% and 14%, respectively) in those rated Low, Very Low, or Nil. The relationship between perceived quality and the likelihood of nesting is, however, non-linear and it is premature to assume that murrelet nest densities will be significantly higher within the upper ranks of suitable habitat assessed from forest features.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations20
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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