Effects of Landscape Compositional and Configurational Heterogeneity on Biodiversity in Eastern Ontario Farmland
Notice bibliographique
Résumé
As agriculture intensifies worldwide, there is interest in determining ways to improve current farmland landscape heterogeneity in a manner that will benefit many different species.It has been previously established in eastern Ontario farmland that a decrease in mean field size would benefit biodiversity (Fahrig et al., 2015).This thesis aimed to determine whether other landscape heterogeneity characteristics are also related to biodiversity in a manner which could be applied to farmland management strategies.Landscape metrics were used in a random forest regression analysis, and were related to abundance and alpha, beta, and gamma diversity of bees, birds, butterflies, plants, syrphids, spiders and carabids sampled in 2011 and 2012 at 93 1 km by 1 km study landscapes, which were mapped with detailed field verification.In order to test the relevance of these findings when applied to readily available data on agricultural lands for eastern Ontario, the landscape metric calculation and random forest regression approach were also used with Agriculture and Agri-Food Canada Annual Crop Inventory maps.The AAFC Annual Crop Inventory had an overall accuracy of 71.3% when compared with the highly detailed data for this project.Both map sources were assessed in terms of metrics of importance to each taxon and important metrics across taxa.It was found that mean field size remained the most consistent predictor, with a negative biodiversity response.However, the percentage of like adjacencies (while less consistent) often had a stronger negative response.In addition, of the four landscape metrics found to have the most consistent biodiversity response, the percentage of like adjacencies was found to be the most important metric for 20 of the 27 biodiversity variables.If biodiversity conservation is a concern for farmland management in the region, fields should not only be smaller, but field cover types should also be variably distributed wherever possible.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».