Bird declines over 22 years in forest remnants in southeastern Australia: Evidence of faunal relaxation?
Notice bibliographique
Résumé
Declines in Australia's forest avifauna are largely attributed to loss of native vegetation. Many studies have examined patches of remnant vegetation, but few have considered changes over many years. In our study, bird data were collected 22 years apart (survey period A (SPA), 1980–1983; survey period B (SPB), 2002–2005) in 20 forest remnants in a rural landscape in southeastern Australia. Initial modelling (SPA) predicted a decline of nine species per patch in the 100 years following fragmentation. Our data showed that average species richness declined by nine species per patch in just 22 years between SPA and SPB, perhaps representing an example of faunal relaxation. Observer variation, changes in climate, changes in land use, and interspecific competition from an aggressive edge-adapted native bird (the noisy miner, Manorina melanocephala (Latham, 1802)) did not appear to be the main drivers of this decline. However, noisy miners were strongly associated with high turnover of forest species where they occurred above a threshold of six birds per count. Revisiting sites after an interval of many years has shed new light on the dynamics of a fragmented ecosystem, and indicates that further bird declines are likely as a result of past habitat loss.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».