Vegetation influences patch occupancy but not settlement and dispersal decisions in a declining migratory songbird
Notice bibliographique
Résumé
Territorial clustering within larger, continuous patches of seemingly appropriate habitat could indicate that a species has additional, finer scale habitat requirements. Studying fine-scale (e.g., territory-level) habitat selection using methods that elucidate individual preferences may allow us to identify resources that influence species distributions. We examined breeding territory selection in the sagebrush Brewer’s Sparrow ( Spizella breweri Cassin, 1856) at the northern extent of its range to test for influences on fine-scale habitat selection. We used an information–theoretic approach to evaluate models relating a suite of vegetation characteristics to breeding habitat selection. We employed two methods: (1) assessment of patch occupancy at a territory scale and (2) examination of individual decisions relating to settlement and dispersal. We found that patch occupancy was most consistently predicted by models that included the cover of big sagebrush ( Artemisia tridentata Nutt.) with the greatest likelihood of occupancy at 20%–25% cover. However, assessment of settlement and dispersal decisions did not identify additional fine-scale preferences for other vegetation characteristics. Vegetation cover also did not influence breeding success, indicating that within the vegetation range found in Brewer’s Sparrow territory clusters, there is little benefit in basing individual settlement or dispersal decisions on vegetation cover.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».