Avian Reporting Rates in Chugcheongnam Province, South Korea Depend on Distance from Forest Edge, Size of Trees, and Size of Forest Fragments
Notice bibliographique
Résumé
Forests provide bird communities with various resources, including food and habitats. Thus, forest attributes, such as size, structure, and species composition, influence the distribution and dynamics of bird species. This study was conducted to examine the association between forest condition, bird species abundance, and diversity within Chungcheongnam Province, South Korea. Zero-inflated binomial regression models were used to analyze a total of 1646 sampling points of abundance and diversity. Forest area, distance to forest edge, and tree size class were selected as covariates. Negative associations between forest area and overall bird abundance and species richness were indicated, whereas distance to forest edge was not a significant factor. This insignificance may be attributed to the relatively small, fragmented, and homogenous forest areas across the studied region. Results for individual bird species indicated that six out of the 35 major bird species had significant associations to the forest edge and three species showed a preference for the interior of the forest. The results of this study imply that other factors, such as food availability and biotic interaction, are more important when determining habitat preference in a relatively homogenous area with a long history of human disturbance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».