Local forest structure, climate and human disturbance determine regional distribution of boreal bird species richness in <scp>A</scp>lberta, <scp>C</scp>anada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim It is challenging to disentangle how local habitat structure, climate, and human disturbance interplay to determine broad‐scale variation of species richness. Here, we separated various measures of local forest structure and composition, abiotic factors, and human land cover that constrain species richness of bird guilds in the boreal forest. Location Boreal forest, western Canada. Methods Data on breeding birds, habitat structure, climate and human footprints in 206 sites were sampled, with each site centred on an area of 1 ha in size. The 206 sites cover a large geographical extent with a distance of c. 1000 km between the most distant sites. We modelled bird guild species richness in relation to forest structure and composition (woody plant richness, forest biomass, number of vegetation layers, canopy openness), abiotic environment (temperature, precipitation, elevation), and percentage area of human land cover. We classified bird species into different guilds based on dietary preference, habitat specialization and migratory status, and used structural equations to quantify effect strengths of predictor variables. Results We found that temperature, low levels of human land cover, woody plant richness and number of vegetation layers had strong positive correlations with overall bird species richness in the boreal forest. Moreover, local forest structure and composition showed a pronounced variation in their relationships with species richness of different guilds. Insectivores, old‐growth forest specialists, forest generalists, long‐distance migrants and winter residents showed strong positive correlations with woody plant richness, whereas old‐growth forest specialists and winter residents were strongly related to forest biomass as well. The number of vegetation layers was positively related to species richness of most guilds, whereas the response to canopy openness was most pronounced for old‐growth forest specialists and winter residents (being negatively correlated). Main conclusions In addition to climate and human disturbance, local forest structure and composition are important determinants of broad‐scale variation of bird species richness in boreal forest. However, the strength and direction (positive/negative) of determinants is guild‐specific, suggesting a strong functional component to community structure.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».