Waterbird assemblages in the Aspen Parkland of western Canada: the influence of fishes, invertebrates, and the environment on species composition
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a survey of biotic and abiotic factors correlated with water-bird assemblage composition in the Aspen Parkland, an endangered transitional zone between prairies and boreal forest, rich in waterbirds but poor in information relating avian distributions to features of aquatic habitats. We surveyed breeding aquatic bird species, plus invertebrates, fishes and limnological factors on 25 naturally eutrophic to hypertrophic lakes in Alberta, Canada. We observed 43 non-passerine species. Canonical Correspondence Analysis revealed two assemblage types: (a) a “grebe-gull” assemblage of gulls, grebes and waterfowl on hypertrophic lakes with small-bodied fishes and invertebrate assemblages of Diptera, Cladocera, Amphipoda and Glossiphoniidae, or (b) a “teal-shorebird” assemblage of ducks and shorebirds on eutrophic fishless lakes with invertebrate assemblages of Gastropoda, Erpobdellidae, Dytiscidae and Trichoptera. Lakes with “grebe-gull” assemblages were deeper and the presence of fish added to the resource base of these systems, perhaps contributing to greater species richness in “grebe-gull” lakes (x̄=12.5 species in presence of fishes, x̄=8.1 species in absence of fishes). Phytoplankton (chlorophyll-a) and nitrogen (TDN) concentrations were the most important limnological factors correlated with bird-assemblage composition, and may influence composition of invertebrate resources for birds on the two types of lakes. Our multivariate approach could be useful to managers for identifying key environmental factors associated with the successful management of multiple waterbird species in the Aspen Parkland.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».