Species richness and community composition of songbirds in a tropical forest‐agricultural landscape
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Management strategies that attempt to mitigate tropical biodiversity loss require detailed studies of biodiversity in different land‐uses. In this study the community structure and species richness of songbirds was characterised along with the vegetation structure, in three land‐use types in and around a tropical forest reserve in Uganda (intact, mature forest; regenerating secondary forest; smallholder agriculture). Each land‐use type had 30–35 count stations that were sampled twice by means of a 15‐min recording session. In total, 118 bird species were recorded from 192 station counts. Number of species/station was similar in intact and regenerating forest and lower in smallholder agriculture. Songbird communities in intact forest were highly distinct from those in smallholder agriculture and were composed of forest‐dependent species. Communities in regenerating forest were intermediate between intact forest and agriculture, although much closer to intact forest. Generalised Linear Model (GLM) modelling revealed that tree density and distance to the nearest intact forest had strong positive and non‐linear effects on the community composition and forest species richness of songbirds. Simulations using these models showed that agroforestry programmes would not raise tree densities to levels that would shift agricultural songbird communities towards forest communities. Current and best‐case agricultural practices are therefore unlikely to contribute to the conservation of the songbird component of forest biodiversity in this area.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».