A multiscale assessment of tree avoidance by prairie birds
Notice bibliographique
Résumé
In North America, grassland bird abundances have declined, likely as a result of loss and degradation of prairie habitat. Given the expense and limited opportunity to procure new grasslands, managers are increasingly focusing on ways to improve existing habitat for grassland birds, using techniques such as tree removal. To examine the potential for tree removal to benefit grassland birds, we conducted 446 point counts on 35 grassland habitat patches in the highly fragmented landscape of west-central Minnesota during 2009–2011. We modeled density of four grassland bird species in relation to habitat composition at multiple scales, focusing on covariates that described grass, woody vegetation (trees and large shrubs), or combinations of grass and woody vegetation. The best-supported models for all four grassland bird species incorporated variables measured at multiple scales, including local features such as grass height, litter depth, and local tree abundance, as well as landscape-level measures of grass and tree cover. Savannah Sparrows (Passerculus sandwichensis), Sedge Wrens (Cistothorus platensis), and Bobolinks (Dolichonyx oryzivorus) responded consistently and negatively to woody vegetation, but response to litter depth, grass height, and grassland extent were mixed among species. Our results suggest that reducing shrub and tree cover is more likely to increase the density of grassland birds than are attempts to improve grass quality or quantity. In particular, tree removal is more likely to increase density of Savannah Sparrows and Sedge Wrens than any reasonable changes in grass quality or quantity. Yet tree removal may not result in increased abundance of grassland birds if habitat composition is not considered at multiple scales. Managers will need to either manage at large scales (80–300 ha) or focus their efforts on removing trees in landscapes that contain some grasslands but few nearby wooded areas.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».