Notice bibliographique
Résumé
Cliffs worldwide support a variety of protists and animals including a vast array of invertebrates, amphibians, reptiles, birds and mammals. Cliffs in one area of highland in southern British Columbia, Canada, for example, supported 41 per cent (22 of 54) of the faunal species of high conservation value for the region (Sinnemann, 1992). Most studies of cliff fauna, however, have focused on one or a small number of species. This is in striking contrast to the floristic studies reviewed in the last chapter that generally focused on the determination of the composition of the entire plant community. In most faunal studies, the focus of the research is usually not on the habitat but rather directly on the species that occur there. Exceptions to this trend in the faunal literature include Johnson (1986), Reitan (1986), Ward and Anderson (1988), and Camp and Knight (1997). As a result, the organization of this chapter is quite different from the preceding one. This chapter summarizes the information that is presently available in the scientific literature on the ecology and distribution of faunal cliff species and presents it in broad taxonomic groups. Avifauna General trends Cliffs appear to support a greater species richness of birds than equal areas within the surrounding habitat, although not all of these birds nest on the cliffs. This difference between adjacent land and cliffs is partly attributable to cliffs being ‘permanent habitat edges’ characterized by abrupt changes in soil, topography, geomorphology and microclimate combined with local conditions that minimize interspecific competition and predation (Matheson & Larson, 1998).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,149 | 0,045 |
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 ».