How important is nectar in shaping spatial variation in the abundance of temperate breeding hummingbirds?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Our aim was to test the degree to which nectar production predicts hummingbird abundances at large spatial scales compared with other large‐scale environmental variables. Location Arizona, Colorado, New Mexico and Utah, USA. Methods We surveyed nectar producing flowers at 67 sites in the summer of 2008 and converted flower densities to nectar production using data obtained from the literature. We derived a model of nectar production and used this to create a nectar production map for the study region. We then tested the degree to which nectar production predicted the abundance and occupancy of black‐chinned (Archilochus alexandri) and broad‐tailed (Selasphorus platycercus) hummingbirds with zero‐inflated Poisson regression. Abundance data were taken from the North American Breeding Bird Survey. We compared the predictions made from nectar production to those made from temperature, precipitation, growing degree‐days, elevation and primary productivity. Results We found that black‐chinned hummingbird abundance was best predicted by the abundance of conspecifics in a surrounding 20‐km neighbourhood as opposed to any of the environmental variables. Their occupancy varied independently of any underlying spatial or environmental variation. Broad‐tailed hummingbird abundance was best predicted by average temperature. Nectar was a weak predictor of both species' abundance and occupancy. Main conclusions Of the variables we measured, no single one is a key predictor of spatial variation of hummingbird abundance. It is possible that breeding abundances respond to local habitat characteristics that do not correlate strongly with large‐scale environmental variability. Within the breeding season, hummingbird abundance and occupancy may depend on factors unrelated to nectar production and hummingbirds may not disperse to track spatial variation in nectar production.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».