Exploring the Effects of Land-Cover Configuration, Body Size and Trophic Diversity on the Avifauna Richness of Prince Edward Island, Canada
Notice bibliographique
Résumé
We explored the effects of land-cover configuration, body size and trophic diversity in determining avian species richness on Prince Edward Island, Canada. Data on avian species richness were obtained from the Maritime Breeding Bird Atlas data. Prince Edward Island was divided into 97 sampling cells of 10 × 10 km. Land-cover metrics were calculated using a forest inventory database, Fragstats and ArcView version 8.1. The relationships between avian species richness and explanatory variables were explored using correlation analysis, mixed forward-backward stepwise analysis, generalized linear models and Akaike’s information criterion. Models predicted between 27% and 63% of the variability in species richness, attributing substantial explanatory power to both the average body size and the range of body size spanned by the avian community. The body-size frequency distribution showed that avian communities were dominated by species weighing between 50 and 80 g. Habitat metrics associated with forests were more important to the avifauna than those related to agriculture. Avian species richness also decreased with both the fragmentation and isolation of wetlands. The total area covered by the human infrastructure land-cover and its subdivision were also important. Clearly, body size plays a key role in determining the diversity of birds on Prince Edward Island. In particular, species weighing 50 - 80 g appear to have sufficient resources to be successful on Prince Edward Island’s landscapes. Our findings also highlighted the importance of controlling the expansion of human infrastructure and both the fragmentation and reduction in size of wetlands to maintain avian species richness patterns.
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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 | 0,000 |
| 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 ».