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Effects of Habitat Management for Ducks on Target and Nontarget Species

2006· article· en· W2179966825 sur OpenAlexaffabout
Nicola Koper, Fiona K. A. Schmiegelow

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatGrazingEcologySpecies richnessVegetation (pathology)ForageBiologyGeographyAgroforestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Habitat management for ducks has significant implications for the conservation of other species. We hypothesized that, because of their flagship and umbrella characteristics, upland-nesting ducks might be effective surrogate species for songbird and shorebird conservation in the dry mixed-grass prairie. We tested this by comparing effects of habitat management (cattle grazing deferments and field size), distance to other habitat (water, cropland/forage, roads), and vegetation, on the richness and density of ducks, songbirds, and shorebirds in southern Alberta, Canada. There were no consistently similar responses to these habitat characteristics among ducks, songbirds and shorebirds. Despite their conceptual appeal, ducks are, therefore, unlikely to be good surrogate species for avian conservation in the dry mixed-grass prairie. Habitat managers and conservation planners should empirically validate whether habitat management for ducks positively affects other species, if this is a management objective. Our results suggest that in dry mixed-grass prairie, deferring cattle grazing is likely to increase densities of only lesser scaup but that grazing, in general, can be used by managers to create a heterogeneous habitat that supports many species.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, 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

Citations32
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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