Landscape size affects the relative importance of habitat amount, habitat fragmentation, and matrix quality on forest birds
Notice bibliographique
Résumé
It is important to understand the relative effects of landscape habitat loss, habitat fragmentation, and matrix quality on biodiversity, so that potential management options can be appropriately ranked. However, their effects and relative importance may change with the size of the landscape considered because the multiple (and potentially conflicting) ecological processes that are influenced by landscape structure occur at different spatial scales (e.g. dispersal, predation, foraging). We estimated the relative effects of habitat loss, habitat fragmentation, and matrix quality (measured as the amount of forest, the proportion of forest area contained in large core forests, and the density of roads respectively) on fragmentation‐sensitive forest birds in southern Ontario, Canada using a range of landscape sizes (0.8–310 km 2 ). We used three complementary statistical approaches to estimate relative effects of these correlated landscape factors – 1) multiple regression, 2) information theoretic (AIC) estimates of the most parsimonious model, and 3) multi‐model inference to average effects across all supported models. We controlled for spatial autocorrelation, local habitat, roadside sampling bias, time of day, season, habitat heterogeneity, and the interaction between the effects of habitat amount and fragmentation. We found that relative effects of habitat amount and fragmentation were scale dependent; habitat amount had a consistently positive effect that was consistent over more than two orders of magnitude in landscape area (~1–300 km 2 ). In contrast, the effects of habitat fragmentation depended on the size of the landscape considered. Indeed, for veery Catharus fuscescens , habitat fragmentation had positive effects at one scale and negative effects at another. The effects of matrix quality were generally weak and changed little with scale. For the number of fragmentation sensitive species and the presence of veery, habitat amount was most important in large landscapes and habitat fragmentation in small landscapes but for the presence of ovenbird Seiurus aurocapilla , habitat amount was most important at all scales.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».