Relative Importance of Nesting Habitat and Measures of Connectivity in Predicting the Occurrence of a Forest Songbird in Fragmented Landscapes Importance relative de l'habitat de nidification et du degré de connectivité comme prédicteurs de l'occurrence d'un passereau forestier en paysages fragmentés
Notice bibliographique
Résumé
Theoretical and empirical studies suggest that well-connected networks of forest habitat facilitate animal movement and contribute to species' persistence and thereby the maintenance of biodiversity. Many structural and functional connectivity metrics have been proposed, e.g., distance to nearest neighboring patch or graph-based measures, but the relative importance of these measures in contrast to nesting habitat at fine spatial scales is not well established. With graph-based measures of connectivity, Euclidean distances between forest patches can be directly related to the preferred gap crossing distances of a bird (functional connectivity). We determined the relative predictive power of nesting habitat, forest cover, and structural or functional connectivity measures in describing the breeding distribution of Hooded Warblers (Setophaga citrina) over two successive breeding seasons in a region highly fragmented by agriculture in southern Ontario. Logistic regression models of nesting occurrence patterns were compared using Akaike's information criterion and relative effect sizes were compared using odds ratios. Our results provide support for the expectation that nest-site characteristics are indeed related to the breeding distribution of S. citrina. However, models based on nesting habitat alone were 4.7 times less likely than a model including functional connectivity as a predictor for the breeding distribution of S. citrina. Models of nest occurrence in relation to surrounding forest cover had lower model likelihoods than models that included graph-based functional connectivity, but these measures were highly confounded. Graph-based measures of connectivity explained more variation in nest occurrence than structural measures of forest connectivity, in both 2004 and 2005. These results suggest that S. citrina selected nesting areas that were functionally connected at their preferred gap crossing distances, but nesting habitat was a critically important predictor of nest occurrence patterns.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».