Can avian functional traits predict cultural ecosystem services?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The functional trait diversity of species assemblages can predict the provision of ecosystem services such as pollination and carbon sequestration, but it is unclear whether the same trait‐based framework can be applied to identify the factors that underpin cultural ecosystem services and disservices. To explore the relationship between traits and the contribution of species to cultural ecosystem services and disservices, we conducted 404 questionnaire surveys with birdwatchers and local residents in Guanacaste, Costa Rica. We used an information–theoretic approach to identify which of 20 functional traits for 199 Costa Rican bird species best predicted their cultural ecosystem service scores related to birdwatching, acoustic aesthetics, education and local identity, as well as disservices (e.g. harm to crops). We found that diet was the most important variable explaining perceptions of cultural ecosystem service and disservice providers. Aesthetic traits such as plumage colour and pattern were important in explaining birdwatching scores. We also found people have a high affinity for forest‐affiliated birds. The insight that functional traits can explain variation among cultural perspectives on values derived from birds offers a first step towards a trait‐based system for understanding the species attributes that underpin cultural ecosystem services and disservices.
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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) | 0,001 | 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 découle