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Enregistrement W2026448901 · doi:10.1139/z05-003

Edge effects on nest predators in two forested landscapes

2004· article· en· W2026448901 sur OpenAlexvenueno aff
Michelle Smith

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredationBiologySpecies richnessEcologyPredatorNest (protein structural motif)Brood parasiteAbundance (ecology)BroodForest fragmentationVegetation (pathology)Atlantic forestFragmentation (computing)BiodiversityParasitismHost (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Few studies have systematically examined edge effects on nest predators, although many invoke these processes as potential mechanisms for decreased nesting success of songbirds. Species richness and relative abundance of avian and mammalian nest predators were compared between forest edge and interior in two landscapes, Allegan State Game Area and Fort Custer Training Center (FCTC), in southwest Michigan. One avian predator, the American crow (Corvus brachyrhynchos Brehm, 1822), was more abundant at edges than forest interior at FCTC; however, other predators did not demonstrate an edge response. Abundance of the brood parasite (Molothrus ater (Boddaert, 1783)) was greater at edges in FCTC. Overall abundance was higher at FCTC in both years; however, this could not be attributed to a greater extent of fragmentation. Total species richness for both landscapes did not differ between edge and interior. Remote-camera systems captured three predation events, two involving red squirrels (Tamiasciurus hudsonicus (Erxleben, 1777)) and one involving a blue jay (Cyanocitta cristata (L., 1758)). Vegetation characteristics were similar between edge and interior sites, which suggests that vegetation structure did not influence edge response. The variability in response indicates a need to assess patterns of predator distributions through long-term studies at multiple spatial scales.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,187 · 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'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

Citations12
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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