Influence of landscape, habitat, and species co-occurrence on occupancy dynamics of Canada Warblers
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The Canada Warbler (Cardellina canadensis) is a species of high conservation importance because of its low overall density and long-term widespread population declines on the breeding grounds. Results of previous research on the species suggest that its breeding habitat preferences vary across its range. However, the underlying processes associated with habitat use are unknown. Using a 20 yr dataset, we developed occupancy models for Canada Warblers to determine the influence of habitat characteristics (e.g., understory vegetation, canopy cover), landscape context (e.g., edge, forest patch size), and species co-occurrence on occupancy, colonization, and local extinction parameters. Our results show that multiple habitats are used by Canada Warblers on the breeding grounds; common variables associated with large-scale, long-term occupancy dynamics are forest age, landscape composition at the 100 m and 500 m scales, and mean patch size. Overall, Canada Warblers were nearly twice as persistent in mature forest stands (>80 yr) and large, mixed forest stands. Further, models indicated that species co-occurrence was an important predictor of Canada Warbler occupancy in some cover types. The results of this study increase our understanding of population processes over large, dynamic landscapes and provide essential conservation information to improve habitat and landscape management for the Canada Warbler.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».