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Enregistrement W1989654555 · doi:10.1890/08-2064.1

Are forested buffers an effective conservation strategy for riparian fauna? An assessment using meta‐analysis

2010· review· en· W1989654555 sur OpenAlexafffund
Laurie B. Marczak, Takashi Sakamaki, Shannon L. Turvey, Isabelle Deguise, Sylvia Wood, John S. Richardson

Notice bibliographique

RevueEcological Applications · 2010
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésRiparian zoneRiparian bufferAbundance (ecology)FaunaEcologyEnvironmental scienceHabitatRelative species abundanceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historically, forested riparian buffers have been created to provide protection for aquatic organisms and aquatic ecosystem functions. Increasingly, new and existing riparian buffers are being used also to meet terrestrial conservation requirements. To test the effectiveness of riparian buffers for conserving terrestrial fauna, we conducted a meta-analysis using published data from 397 comparisons of species abundance in riparian buffers and unharvested (reference) riparian sites. The response of terrestrial species to riparian buffers was not consistent between taxonomic groups; bird and arthropod abundances were significantly greater in buffers relative to unharvested areas, whereas amphibian abundance decreased. Edge-preferring species were more abundant in buffer sites than reference sites, whereas species associated with interior habitat were not significantly different in abundance. The degree of buffer effect on animal abundance was unrelated to buffer width; wider buffers did not result in greater similarity between reference and buffer sites. However, responses to buffer treatment were more variable in buffers <50 m wide, a commonly prescribed width in many management plans. Our results indicate that current buffer prescriptions do not maintain most terrestrial organisms in buffer strips at levels comparable to undisturbed sites.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,009
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations138
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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