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Enregistrement W2543931694 · doi:10.1080/11956860.2002.11682735

Changes in bird communities by planting non-native spruce in coastal birch forests of northern Norway

2002· article· en· W2543931694 sur OpenAlexvenueno aff
Vera Helene Hausner, Nigel G. Yoccoz, Karl‐Birger Strann, Rolf A. Ims

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorsk institutt for naturforskningNorges Forskningsråd
Mots-clésEcotoneSpecies richnessEcologyHabitatAbundance (ecology)Betula pendulaGeographyForest managementBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coastal birch forests in northern Norway have over the last 50 years gradually been replaced with non-native spruce plantations. To investigate possible changes in bird communities, we compared species richness and composition in six forest types (mature spruce plantations, ecotones, mixed forests, and three birch forest types) in two regions over two years. In the southern region, birch forests tended to host a higher number of species than spruce plantations, but species composition differed between forest types. The species composition in rich birch forests was particularly distinguished from spruce plantations, but also from the less productive birch habitats. Furthermore, there were dissimilarities in species richness and composition between regions. Ground nesters and species nesting on their northern margins occurred most frequently in the southern region, whereas cavity-nesters were most abundant in the northern region. Some species declined in abundance from 1998 to 1999, whereas three species shifted their main distribution from birch forests to mixed forests/ecotones. Possible factors underlying these results are discussed. We recommend that researchers and managers pay attention to habitat qualities within forest types (i.e., other than tree species composition in overstory) as well as to regional variations in species assemblages when addressing outcomes of management practices.

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 enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil0,409

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations25
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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