AMAZONIAN SMALL MAMMAL ABUNDANCES IN RELATION TO HABITAT STRUCTURE AND RESOURCE ABUNDANCE
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies in tropical rain forests suggest that most small mammal species reach their highest densities in disturbed habitats; however, only a few sites have been examined. Consequently, habitat and resource use for many species is poorly understood. This is especially true in the Amazon Basin, where no studies of microhabitat associations of small mammals have been undertaken. We studied relationships with habitat variables and resource abundances for 5 species of marsupials and 9 species of rodents at a site in southeastern Amazonia. Small mammals were sampled with traps placed both on the ground and in the understory. Eight habitat variables were measured to quantify habitat structure. Measures of insect biomass were collected by the use of sticky traps, and fruit abundance was quantified. Patterns of habitat use were examined using logistic regression, multiple regression, and ordinations. Many species showed increased abundances with habitat features indicative of edge-affected or disturbed habitats, showing negative relationships with understory openness, understory woody-stem density, tree density, and tree size; and positive relationships with number of vines per tree, mean log size, number of logs, and volume of downed wood. We obtained support for the hypothesis that the cause of this pattern is increased resource abundances in these areas, because both insect biomass and number of fruiting trees showed similar relationships. However, for many species, measures of resource abundance were not important once habitat features were entered into the models, indicating that the relationship to resources is an indirect one.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».