Anthropogenic noise decreases urban songbird diversity and may contribute to homogenization
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Notice bibliographique
Résumé
More humans reside in urban areas than at any other time in history. Protected urban green spaces and transportation greenbelts support many species, but diversity in these areas is generally lower than in undeveloped landscapes. Habitat degradation and fragmentation contribute to lowered diversity and urban homogenization, but less is known about the role of anthropogenic noise. Songbirds are especially vulnerable to anthropogenic noise because they rely on acoustic signals for communication. Recent studies suggest that anthropogenic noise reduces the density and reproductive success of some bird species, but that species which vocalize at frequencies above those of anthropogenic noise are more likely to inhabit noisy areas. We hypothesize that anthropogenic noise is contributing to declines in urban diversity by reducing the abundance of select species in noisy areas, and that species with low-frequency songs are those most likely to be affected. To examine this relationship, we calculated the noise-associated change in overall species richness and in abundance for seven common songbird species. After accounting for variance due to vegetative differences, species richness and the abundance of three of seven species were reduced in noisier locations. Acoustic analysis revealed that minimum song frequency was highly predictive of a species' response to noise, with lower minimum song frequencies incurring greater noise-associated reduction in abundance. These results suggest that anthropogenic noise affects some species independently of vegetative conditions, exacerbating the exclusion of some songbird species in otherwise suitable habitat. Minimum song frequency may provide a useful metric to predict how particular species will be affected by noise. In sum, mitigation of noise may enhance habitat suitability for many songbird species, especially for species with songs that include low-frequency elements.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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