How does landscape structure influence landscape connectivity?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the impact of landscape structure on landscape connectivity using a combination of simulation and empirical experiments. In a previous study we documented the movement behaviour of a specialized goldenrod beetle ( Trirhabda borealis Blake) in three kinds of patches: habitat (goldenrod) patches and two types of matrix patch (cut vegetation and cut vegetation containing camouflage netting as an impediment to movement). In the current study, we used this information to construct simulation and experimental landscapes consisting of mosaics of these three patch types, to study the effect of landscape structure on landscape connectivity, using the T. borealis beetle as a model system. In the simulation studies, landscape connectivity was based on movements of individual beetles, and was measured in six different ways. The simulations revealed that the six measures of landscape connectivity were influenced by different aspects of landscape structure, suggesting that: (1) landscape connectivity is a poorly defined concept, and (2) the same landscape may have different landscape connectivity values when different measures of landscape connectivity are used. There were two general predictions that held over all measures of landscape connectivity: (1) increasing interpatch distance significantly decreased landscape connectivity and (2) the influence of matrix elements on landscape connectivity was small in comparison to the influence of habitat elements. Empirical mark‐release‐resight experiments using Trirhabda beetles in experimental landscapes supported the simulation results.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 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 découle