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Enregistrement W2318839397 · doi:10.1139/z11-099

Habitat heterogeneity and climatic seasonality structure the avifauna trophic guilds in the Brazilian Pantanal wetland

2011· article· en· W2318839397 sur OpenAlexvenueno aff
José Eugênio Côrtes Figueira, Fabiana Alves Mourão, A.S. Coelho

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrophic levelGuildEcologyHabitatBiologyInvertebrateWetlandFloodplain

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Landscape heterogeneity and annual flood pulses characterize the Brazilian Pantanal, the largest floodplain in South America. The objective of this work was to explain spatial and temporal variations in the trophic structure of a bird assemblage consisting of 316 species of terrestrial and aquatic birds, out of which 88 are visitors. The food items potentially consumed by these species were combined into 12 trophic guilds and were compared based on habitats (terrestrial or aquatic), periods of the year, and visitor or resident species. Nonmetric multidimensional scaling was used to determine which trophic guilds characterize the different habitats and months. The habitats were separated into a gradient of trophic guild similarity ranging from woodlands to purely aquatic, with swamps and floodable fields in intermediate positions. Species that consume invertebrates and plants predominate in the terrestrial habitats, whereas the consumption of terrestrial and (or) aquatic invertebrates, vertebrates, and plants predominate in the aquatic habitats. The monthly similarities in trophic structure vary with rainfall, and the period of receding waters is characterized by an increase in the number of species in guilds that consume nectar, invertebrates, vertebrates, and (or) plant parts obtained or captured in the drying landscape and terrestrial habitats. Visitor species do not exploit new resource types; instead they accommodate themselves in the pre-existing trophic guilds.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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