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Enregistrement W1964600021 · doi:10.2495/eco110021

The effect of human disturbance on site habitat diversity and avifauna community composition in suburban conservation areas

2011· article· en· W1964600021 sur OpenAlexaffabout
Patrick Mooney

Notice bibliographique

RevueWIT transactions on ecology and the environment · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecies richnessHabitatEcologyGeographySpatial heterogeneityDisturbance (geology)BiodiversityBeta diversitySpecies diversityEcological successionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluated the causes and effects of habitat heterogeneity in suburban conservation areas of the metropolitan Vancouver area.Site disturbance, soil conditions and plant associations were evaluated for their relationship to habitat heterogeneity.Habitat heterogeneity was correlated with breeding bird populations and the type of birds found.Three, urban conservation sites were surveyed for site conditions and avian populations.Data were spatially referenced in a geographic information system (GIS) and a habitat diversity index rating was calculated for each site.Site habitat diversity ratings were compared with the avian species richness and the birds recorded were classified as urban exploiters, adapters or avoiders.It was found that human disturbance and biotic succession had produced a mosaic of seral stage plant communities that increased habitat heterogeneity.Site-level habitat heterogeneity was correlated with avian species richness.All categories of urban and non-urban birds were recorded.Suburban conservation areas can support high avian species richness, including urban avoiders.Site-level habitat heterogeneity and avian species richness are strongly correlated.These findings can assist in selecting and managing urban conservation sites to maintain regional biodiversity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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