Bush, bugs, and birds; interdependency in a farming landscape
Notice bibliographique
Résumé
Changes in farming practices over the second half of the twentieth century greatly reduced the extent of natural areas remaining within agricultural landscapes. Field margins and hedgerows have recently been recognized as important habitat in maintaining wildlife diversity and proper ecosystem functioning. Ecotones, defined as the transitionary area of vegetation between woody plant species and the arable crop, are an especially important landscape element for birds and arthropods. In this manuscript, we aimed to evaluate which hedgerow attribute was best at predicting avian densities in a conventional and organic farming landscape. Furthermore, we wished to investigate if these same hedgerow attributes could explain arthropod family density, richness and diversity, and how these were correlated to avian densities. An information theory-based multimodel inference method was used to identify which factors influenced variability in avian densities. Although not always significant, avian densities increased with arthropod richness at our study sites. Ecotone width is the best predictor of avian densities and arthropod richness while percent gap is the most important factor if a manager wishes to increase avian diversity (H’) in hedgerow habitats. Increasing ecotone width benefits both avian densities and arthropod richness that in turn further increases bird numbers in our farming landscape.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».