Similar Bird Communities Across Grazing Systems in the Nebraska Sandhills
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Much of the remaining native rangeland in the Great Plains in the United States is privately owned and managed for beef production, and this single priority for land use may be contributing to declining avian biodiversity through a loss of structural heterogeneity. One proposed solution is to use multiple grazing systems across ranches, under the assumption that this approach will increase heterogeneity of vegetation structure and avian diversity across the landscape. We tested the relationship between grazing systems and avian diversity in the Nebraska Sandhills during 2014 and 2015 on a landscape that included 11 management units containing 5 different grazing systems. We used multivariate models to examine the relationship of bird diversity and communities to grazing systems at the management unit scale, and we used simulations to combine empirical data from ≥1 grazing system into virtual landscapes to test the hypothesis that multiple grazing systems would result in greater heterogeneity. The 5 most common avian species made up 84% of observations (28 species), and songbird richness was 5–6 species/7.06 ha at 53% of our plots. Variation in each of the diversity measures (Shannon diversity range = 0.41–2.2, Simpson's diversity range = 0.24–0.88) was best explained by the previous dormant season's stocking rate, and richness declined by about 1 species/plot with an increase in 1 animal unit month (AUM)/ha. Songbird community structure showed the most variance between management unit, but grazing system explained little community variation. None of the simulated landscapes consistently had greater structural heterogeneity of visual obstruction reading, litter depth, and cover of bare ground than others, and there was a limited level of heterogeneity overall in the simulated landscapes. In contrast to our predictions, a variety of grazing systems did not increase heterogeneity of vegetation structure across the landscape. Thus, conservation practitioners should encourage the use of other strategies to create structural heterogeneity, such as prescribed fires and extreme stocking rates, which will support a diverse grassland songbird community (i.e., a greater variety of bird species) across the landscape. © 2020 The Wildlife Society.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».