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Enregistrement W2108167776 · doi:10.1525/cond.2013.110202

Occurrence of the Connecticut Warbler Increases with Size of Patches of Coniferous Forest

2013· article· en· W2108167776 sur OpenAlexaboutno aff
Carly N. Lapin, Matthew A. Etterson, Gerald J. Niemi

Notice bibliographique

RevueOrnithological Applications · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of MinnesotaUniversity of Minnesota DuluthMinnesota Department of Natural ResourcesU.S. Forest ServiceU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésWarblerHabitatGeographyEcologyDeciduousOccupancyAbundance (ecology)Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Connecticut Warbler (Oporornis agilis) is a rare and declining neotropical migrant that breeds in the north-central United States and south-central Canada. To better understand the species' habitat needs, we analyzed 371 observations of the Connecticut Warbler over 18 years at 86 sites in 28 stands of forest in northern Minnesota. We considered the habitat and landscape at three spatial scales (buffer radii of 100, 500, and 1000 m) and regressed combinations of habitat variables with two response variables, the Connecticut Warbler's abundance (the total number of individuals ever recorded at a site or stand, with a zero-inflated negative binomial distribution) and frequency (the number of years recorded out of 18, with logistic regression). From a subset of models retained on the basis of Akaike's information criterion, we calculated model-averaged predictions for each combination of buffer size and response variable. Models based on Connecticut Warbler frequency at the 1000-m buffer performed best in comparisons of model-averaged predictions to observed data. At the 1000-m scale, Connecticut Warblers were positively associated with a combination of large patches of upland coniferous and lowland black spruce forest and were negatively associated with upland deciduous forest. From these models, we mapped predicted breeding habitat for the Connecticut Warbler in the areas sampled in northern Minnesota.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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