A test of the habitat amount hypothesis as an explanation for the species richness of forest bird assemblages
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim For the past 20 years, researchers have been challenged to demonstrate that the spatial arrangement of habitat patches actually influences the distribution of organisms and the persistence of their populations, beyond the effects of its sheer amount. More recently, it has been argued that habitat amount in the ‘local landscape’ surrounding a site is sufficient to predict species richness (SR) in that site, irrespective of habitat configuration. Here, we tested four predictions derived from the habitat amount hypothesis (HAH). Location Eastern Ontario, Canada (c. 44°55′–45°15′ N, 75°10′–75°45′ W). Methods Point counts (n = 157) were conducted in five subregions to estimate forest bird SR while accounting for detectability. Surveys were conducted in mature, deciduous‐dominated forest fragments, and landscape structure was quantified at three spatial scales (500, 1000 and 1500 m). Results Although we found a significant positive correlation between SR and either fragment area (FA) or habitat amount in the local landscape, predictions emphasizing the dominant influence of habitat amount and the lower influence of FA were either not supported or weakly so. Main conclusions Contrary to the HAH, we conclude that habitat amount in the local landscape is not a sufficient predictor of SR on its own. However, we agree with the contention that, in most landscape types, ‘local landscapes’ represent more natural spatial units than habitat fragments or ‘patches’.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».