Using air photos to interpret quality of Marbled Murrelet nesting habitat in south coastal British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Reliable habitat assessment methods are needed to ensure the adequate management of Marbled Murrelet (Brachyramphus marmoratus) habitat in British Columbia. In two south coastal study regions, the Sunshine Coast and Clayoquot Sound, we evaluated the effectiveness of a qualitative habitat classification that uses air photo-interpreted forest structural characteristics for identifying and ranking habitat quality. Using a sample of 118 nest sites and 157 random sites within forests greater than 140 years old, we found that murrelets selected nest patches non-randomly with respect to forest characteristics. While selectivity varied between study regions, generally nest patches had taller and larger trees, exhibited more complex forest structure, and were located at lower meso-slope positions near large gaps or nearby edges. In addition, these patches were more often ranked higher in terms of habitat quality. However, we found that probable breeding success was greater in habitats classified as lower quality. Thus, further research is needed to understand our findings relative to other influences on breeding productivity, such as predators and hierarchal habitat selection. In summary, while our study supports the use of the current air photo habitat classification standards to improve identification and selection of murrelet nesting habitat for management, some modifications to these standards may be needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».