Amphibian breeding phenology and reproductive outcome: an examination using terrestrial and aquatic sampling
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide amphibian declines highlight the need for programs that monitor species presence and track population trends. We sampled larval amphibians with a box trap at 3-week intervals for 23 months in eight wetlands, and concurrently trapped adults and juveniles with drift fences, to examine spatiotemporal patterns of tadpole occurrence; explore relationships between breeding effort, tadpole abundance, and recruitment; and compare the efficacy of both methods in detecting species presence and reproductive outcome. Intermittent detection of species within and among wetlands suggested high mortality, followed by deposition of new eggs and tadpole cohorts. Breeding effort, tadpole abundance, and juvenile recruitment were generally not correlated. The reasons for this may include differential bias in detecting species or life stages between methods and high incidence of egg or tadpole mortality. Drift fences detected more species than box traps, but each provided insights regarding amphibian presence and recruitment. Our results illustrate shortfalls in the ability of infrequent aquatic sampling to detect local species richness of larval amphibians, as occurrence of many species is spatially and temporally variable. We also show the importance of using different sampling methods to detect species’ presence, as well as difficulties associated with both methods in tracking breeding effort, tadpole occurrence, or reproductive outcome.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».