MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3000215471 · doi:10.1139/as-2018-0032

Habitat change at a multi-species goose breeding area on Southampton Island, Nunavut, Canada, 1979–2010

2020· article· en· W3000215471 sur OpenAlexaffvenueabout
Kenneth F. Abraham, Christopher M. Sharp, Peter M. Kotanen

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensAmorfix (Canada)Trent UniversityMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayArcticTundraGeographyTransectEcologyHabitatNest (protein structural motif)ForagingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foraging by hyperabundant Arctic-nesting geese has significant impacts on vegetation of Arctic and subarctic coastal lowlands, but long-term data sets documenting these changes are rare. We undertook intensive surveys of plant communities at East Bay and South Bay, Southampton Island, Nunavut, Canada, in July 2010. Lesser Snow Geese, Ross’s Geese, Cackling Geese, and Brant nest and rear young at these sites; the first three have experienced up to 10-fold increases since the 1970s. At East Bay, we found significant declines in graminoids over the 31-year span, as well as significant declines in lichen and willow cover, and significant increases in rock cover. Transect data indicated graminoids were present at only 15%–36% of points at East Bay, whereas at South Bay, graminoids were present at 28%–90% of points. Moss was more prominent in transects at South Bay than at East Bay (40%–85% vs. 19%–42%), but quadrat data indicated much more of the moss cover at South Bay apparently was dead than at East Bay. Puccinellia phryganodes (Trin.) Scribn. & Merr. exceeded 1% in only two transects. Our data demonstrate a striking decline of preferred forage species and increases in non-forage cover, consistent with the hypothesis that changes resulted from persistent long-term foraging by the four species of breeding geese between spring arrival and late summer departure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,112 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArctic ScienceMême sujetClimate change and permafrostTravaux en français237 207