Occurrence of the Connecticut Warbler Increases with Size of Patches of Coniferous Forest
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».