Multiscale Occupancy Patterns of Anurans in Prairie Wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Habitat loss and degradation appear to be the primary drivers of amphibian declines. Given the losses of native prairie and prairie wetlands, it is essential to understand the habitat conditions that support amphibian species in remaining prairie ecosystems. In this study, we combine wetland surveys, geographic information systems (GIS), and hierarchical statistical modeling to assess anuran occupancy relationships with wetland and landscape factors. We surveyed 141 wetlands with repeated sampling for amphibian breeding activity (calling, eggs, tadpoles, metamorphs) in the Sheyenne National Grasslands—one of the largest contiguous prairies on the North American continent. Overall we observed evidence of seven amphibian species breeding in the Sheyenne National Grasslands. Species with ubiquitous distributions (Boreal Chorus Frogs) or species that occurred infrequently (Canadian Toads and Great Plains Toads) had little variance in occupancy. However, Northern Leopard Frogs, Wood Frogs, and Gray Treefrogs exhibited occupancy relationships with wetland and landscape variables. Our results establish a baseline understanding of current prairie amphibian–habitat relationships. Furthermore, they indicate that integrating local and landscape variables into occupancy models that account for spatial autocorrelation can provide a better understanding of amphibian ecology, and can inform conservation and restoration programs.
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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) | 0,004 | 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 ».