From Wiens to Robel: A Review of Grassland‐Bird Habitat Selection
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Efforts to stabilize or increase grassland bird populations require identification of suitable habitat as a first step. Although the number of studies examining grassland‐bird habitat selection has increased substantially in recent years, much uncertainty exists regarding local‐scale habitat variables that researchers should consider. We reviewed 57 studies and identified important vegetation features correlated with grassland bird abundance, density, occurrence, and nest and territory selection. Our objectives were to 1) guide future studies of grassland‐bird habitat use by providing a reduced set of relevant vegetation characteristics, 2) challenge researchers to critically think about what variables to consider, and 3) highlight the need to include consistent definitions of terms used to describe grassland bird habitat. We identified 9 variables that were important predictors of habitat use by grassland birds: coverage of bare ground (important in 50% of the instances where it was included), grass (34% of instances), dead vegetation (33% of instances), forbs (31% of instances), and litter (29% of instances), along with an index of vegetation density (39% of instances) and volume (39% of instances), litter depth (36% of instances), and vegetation height (41% of instances). Only 25% of studies provided information on effects sizes and measures of variance. Furthermore, definitions of measured habitat variables were not consistent among studies. We provide definitions of the 9 important variables and implore authors to report effect size and measures of variance. Standardization of terms and reporting of meaningful results will facilitate replication of wildlife research and enhance our ability to recognize general patterns that emerge from observational studies of habitat use.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».