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Enregistrement W2542021137 · doi:10.1080/11956860.2001.11682673

Fencerows as habitat for birds in an agricultural landscape in central Alberta, Canada

2001· article· en· W2542021137 sur OpenAlexafffundvenueabout
Ainsley K. Sykes, Susan J. Hannon

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésSpecies richnessGeographyHabitatEcologyAbundance (ecology)ForestryWoodlandVegetation (pathology)Species diversityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractFencerows (strips of trees along field edges) are common in agricultural landscapes and may represent valuable habitat for forest birds in areas where woodland is scarce. We examined the relationship between avian presence (species richness, territory density, and abundance) in 26 fencerows and vegetation structure in the fencerows and forest cover in the adjacent landscape in central Alberta, Canada. Species richness was positively related to fencerow area, but not to other vegetation or landscape characteristics. In contrast, territory density was highest in smaller fencerows with high tree diversity and those with a low amount of forest cover in the surrounding landscape. Redundancy analysis indicated that abundance of 16 common species was associated with vegetation in the fencerow and/or forest cover in the surroundings. Species composition in seventeen woodlots in the area was compared with fencerow species composition. Species recorded in fencerows represented 50% of the regional species pool found in woodlots. Fencerows had mainly edge species, no interior forest species, but harbored two species (Vesper Sparrow and Eastern Kingbird) not found in woodlots. Although we advocate the retention and even restoration of fencerows, this cannot be done to the exclusion of retaining large blocks of forest in the landscape for interior forest species.RésuméLes bras de végétation (rangées d’arbres bordant les champs en culture) sont fréquents dans les paysages agricoles et peuvent constituer un habitat valable pour les oiseaux forestiers lorsque les boisés sont rares. Dans le centre de l’Alberta, nous avons examiné la relation entre la richesse aviaire, la densité des territoires et l’abondance des oiseaux et la structure de végétation dans 26 bras de végétation et dans des boisés situés à proximité. La richesse en espèces est corrélée de façon positive avec la superficie du bras de végétation, mais pas avec les autres caractéristiques de la végétation ou du paysage. Par contre, la densité des territoires est plus élevée dans les bras de petite superficie qui ont une grande diversité d’espèces arborescentes et dans ceux qui sont localisés dans un paysage où les boisés sont rares. Une analyse de redondance indique que l’abondance des 16 espèces les plus communes est associée à la végétation des bras ou encore à l’étendue du couvert forestier du paysage. Environ 50 % des espèces d’oiseaux trouvées dans 17 boisés ont aussi été recensées dans les bras de végétation. Dans ces derniers, on trouve essentiellement des espèces typiques des bordures forestières et deux espèces (le Bruant vespéral et le Tyran tritri) qui ne sont pas présentes dans les boisés. Dans les bras de végétation, on ne trouve aucun oiseau qui fréquente habituellement le cœur des boisés. Bien qu’il soit préférable de conserver et de restaurer les bras de végétation dans un paysage agricole au bénéfice des oiseaux, cela ne permettrait pas de préserver les espèces forestières qui requièrent pour leur survie la présence de boisés de grandes superficies.Key Words: FencerowFragmentationLandscapeVegetationBirdsMots-clés: Bras de végétationFragmentationPaysageVégétationOiseaux

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2001
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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