Effects of stand, landscape, and spatial variables on bird communities in larch plantations and deciduous forests in central Japan
Notice bibliographique
Résumé
We examined the effects of stand, landscape, and spatial variables on bird communities in deciduous forests and Japanese larch ( Larix leptolepis (Sieb & Zucc.) Gord.) plantations in a montane region of Nagano Prefecture, central Japan. We used plot-transect methods at 97 sites: 33 in winter 2003 and 18 sites were added in the 2004 breeding season in deciduous forests, and 32 in winter 2004 and 14 sites were added in the 2005 breeding season in larch plantations. Bird–environment relationships were explored using partial redundancy analysis and partial regression analysis. We used spatial variables derived from principal coordinates of neighbor matrices as explanatory variables to detect nonrandom spatial structure of bird communities. Variation in bird communities was mainly explained by stand and spatial variables for both forest types, whereas the effects of landscape variables were small. In plantations, important stand variables for both seasons included stand height, elevation, and the basal area of vines, whereas shrubs, dwarf bamboo ( Sasa senanensis (Franch. & Savat.) Rehd.), and larch snags were important in the breeding season. In deciduous forests, the most important stand variable for both seasons was the basal area of northern Japanese hemlock ( Tsuga diversifolia (Maxim.) Mast.) and Nikko fir ( Abies homolepis Sieb. & Zucc.) trees. Spatial variables showed that bird communities had large-scale (>10 km) spatial variation that could not be explained by stand or landscape variables.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».