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Enregistrement W2087406926 · doi:10.1139/f03-095

The effects of adjacent land use on wetland amphibian species richness and community composition

2003· article· en· W2087406926 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Jeff E. Houlahan, C. Scott Findlay

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWetlandSpecies richnessEcologyHabitatAbundance (ecology)Land coverEnvironmental scienceMarshWater qualityAmphibianLand useGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Habitat destruction and fragmentation have been identified as possible causes of large-scale amphibian declines. Here, we examine the effects of adjacent land use and water quality on wetland amphibian species richness, abundance, and community composition in 74 Ontario wetlands. Species richness was positively correlated with wetland area, forest cover, and the amount of wetlands on adjacent lands and negatively correlated with road density and nitrogen levels. The land-use effects peak at 2000–3000 m. Amphibian abundance was positively correlated with forest cover, distance to wetlands >20 ha, and amount of marsh habitat and negatively correlated with road density. The effects of adjacent land use were strongest at around 200 m. Land-use and water quality effects varied widely across species, although most species are positively correlated with forest cover and amount of wetlands on adjacent lands and negatively correlated with road density and water quality. These results suggest that the effects of adjacent land use on amphibian communities can extend over comparatively large distances. As such, effective wetland conservation will not be achieved merely through the creation of narrow buffer zones between wetlands and intensive land uses, but rather will require maintaining a heterogeneous regional landscape containing relatively large areas of natural forest and wetlands.

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 enseignants0,831
Score d'incertitude au seuil0,337

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,206
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

Citations338
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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