Data from: Farmland heterogeneity benefits bats in agricultural landscapes.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract from associated article: Pressure to increase food production poses a challenge for biodiversity conservation in agricultural landscapes. Previous studies suggest that one potential way to enhance biodiversity without taking land out of production is to increase the landscape heterogeneity of farmland by increasing the diversity of crop types in the landscape, and/or the complexity of the spatial pattern of the crop fields (e.g., by decreasing field sizes). Thus we hypothesize that farmland heterogeneity should also increase bat abundance and richness in agricultural landscapes. Here, we use data on bat activity and richness collected using acoustic surveys in rural eastern Ontario, Canada to test the predictions that there should be greater bat activity and greater species richness in agricultural landscapes with higher Shannon diversity of crops and smaller fields, when controlling for the effect of total crop cover. Bat activity increased with farmland heterogeneity, as predicted. Farmland heterogeneity was also positively related to species richness, although the relationship was not statistically supported. Positive effects of farmland heterogeneity on bats will be of interest to farmers and agricultural policy-makers, given the potential economic benefits of pest control by bats.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,097 | 0,007 |
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 ».