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Enregistrement W2011798656 · doi:10.1139/z07-100

The role of habitat area and edge in fragmented landscapes: definitively distinct or inevitably intertwined?This review is one of a series dealing with some aspects of the impact of habitat fragmentation on animals and plants. This series is one of several virtual symposia focussing on ecological topics that will be published in the Journal from time to time.

2007· article· en· W2011798656 sur OpenAlexvenueno aff
Robert J. Fletcher, Leslie Ries, James Battin, Anna D. Chalfoun

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of AgricultureNational Science Foundation
Mots-clésFragmentation (computing)Habitat fragmentationHabitatBiologyEcologyEnhanced Data Rates for GSM EvolutionHabitat destructionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past few decades, much research has focussed on the effects of habitat area (i.e., patch size) and edges in fragmented landscapes. We review and synthesize the literature on area and edge effects to identify whether the ecological processes influenced by patch size and edge are distinct, to summarize evidence for the relative effect of each, and to discuss how estimating their independent effects may be accomplished in field studies. Area and edge directly influence ecological processes in distinct ways, yet indirect effects can be similar, making it difficult to isolate the effects of area and edge in nature. Many studies investigating both area and edge have been confounded in their design and (or) analysis (i.e., studies did not control for one potential effect while testing for the other). Nonconfounded studies have more frequently shown support for edge effects, and comparisons between nonconfounded and confounded studies suggest that some observed area effects could be explained by edge effects. We argue that by focussing on the fundamental processes directly influenced by area and edge, and by developing more rigorous study designs and analyses that isolate their relative influence, greater insight can be gained in future investigations on habitat loss and fragmentation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations162
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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