Relationships among the species occupancy of marsh birds and vegetation in a wetland ecosystem: a statistics and GIS practicum with the Ottawa National Wildlife Refuge, Lake Erie
Notice bibliographique
Résumé
Managing wetland habitats for migrating and native marsh bird species is a major goal of Ottawa National Wildlife Refuge.The purpose of this practicum project was to utilize statistical and GIS skills to improve the knowledge base of how wetland habitat management has been impacting the presence of focal marsh bird species.Using generalized linear mixed models, 14 years of marsh bird data were analyzed using Poisson and logistic regression with 6 wetland sites and 5 vegetation cover types to the 11 focal marsh bird species: Pied-billed Grebe (Podilymbus podiceps), American Coot (Fulica americana), Common Moorhen (Gallinula chloropus), Sora (Porzana carolina), Least Bittern (Ixobrychus exilis), Virginia Rail (Rallus limicola), Black Rail (Laterallus jamaicensis), Yellow Rail (Coturnicops noveboracensis), King Rail (Rallus elegans), and American Bittern (Botaurus lentiginosus) noted by the Marsh Monitoring Program.Piedbilled Grebe abundance was found to be significantly different among years depending on six wetland sites (P<-0.001).Least Bittern occupancy was positively associated with emergent vegetation (P = 0.013).Least Bittern and Sora occupancy was negatively associated with open water (P =0.009, P = 0.013).American Coot occupancy was positively associated with exposed mud/sand/rock cover and tree cover (P = 0.005, P = 0.007).Understanding habitat associations of focal marsh bird species can improve future management plans for the wetland units at Ottawa National Wildlife Refuge.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».