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Enregistrement W2131373818 · doi:10.1017/s0266467408005518

Population dynamics of the ruddy-capped nightingale thrush (<i>Catharus frantzii</i>) in Chiapas, Mexico: influences of density, productivity and survival

2008· article· en· W2131373818 sur OpenAlexaff
José Luis Rangel Salazar, Kathy Martin, Peter Marshall, Robert W. Elner

Notice bibliographique

RevueJournal of Tropical Ecology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityPopulationThrushHabitatEcologySecondary forestOld-growth forestJuvenileBiologyGeographyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: We used long-term population data for the ruddy-capped nightingale thrush (Catharus frantzii Cabanis), to examine the influence of forest conditions on annual productivity, survival and growth rate (λ) in a montane forest reserve of Chiapas, southern Mexico, from 1995 to 2003. Productivity was higher in primary, mature forest than in secondary, young forest. More adults were captured in primary forest (n = 132) than in secondary forest (n = 64). Adult survival (φ = 0.79) and encounter rate (ρ = 0.36) did not vary across habitats. Males and females had similar survival between primary and secondary forests (φ = 0.80 vs. 0.83, and 0.77 vs. 0.79, respectively). Juvenile survival (φ = 0.67) was only 12% lower than for adults. Overall, the population of C. frantzii appeared to be declining at 3% y−1 (λ = 0.97, SE = 0.09, 95% CI = 0.88–1.03). Productivity and survival correlated positively with λ across years within habitats, although survival was the primary, significant demographic parameter determining λ. Although habitat alteration may have reduced the carrying capacity and productivity in secondary forest, there was no apparent negative effect on population persistence in this habitat. Thus, secondary forests represent habitats that may facilitate the long-term persistence of C. frantzii populations.

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)0,000
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations7
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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