Species‐Habitat Relationships and Priority Areas for Marsh‐Breeding Birds in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Populations of marsh‐breeding birds have declined throughout the southern Laurentian Great Lakes basin. To advance conservation of these species, we used occupancy modeling, a regional prioritization scheme, and data from Birds Canada's Great Lakes Marsh Monitoring Program (2016–2018) to describe species‐habitat relationships and identify priority habitat areas for 7 obligate marsh‐breeding bird species in southern Ontario, Canada: American bittern ( Botaurus lentiginosus ), common gallinule ( Gallinula galeata ), least bittern ( Ixobrychus exilis ), marsh wren ( Cistothorus palustris ), pied‐billed grebe ( Podilymbus podiceps ), sora ( Porzana carolina ), and Virginia rail ( Rallus limicola ). Given these species respond to land cover at widely varying spatial scales, we initially identified the most informative scale (buffer = 100 m, 200 m, 400 m, 800 m, 1,600 m, 3,200 m, or 6,400 m) for marsh, urban, agricultural, and forest cover to increase model performance. We also considered climate variables, whether sample sites were along a Great Lakes coastline or inland, and covariates influencing detection. Occupancy was best explained by land cover at a wide range of spatial scales depending on the species. All species except Virginia rail responded positively to marsh cover; American bittern and Virginia rail responded negatively to urban cover; least bittern, pied‐billed grebe, and Virginia rail responded negatively and sora responded positively to agricultural cover; and American bittern, common gallinule, marsh wren, and pied‐billed grebe responded negatively and Virginia rail responded positively to forest cover. Only American bittern responded negatively to mean May–June temperature; only pied‐billed grebe responded positively to start of growing season; and only Virginia rail had higher occupancy at inland marshes compared to coastal. We combined predictions from the best model for each of 5 species with reasonably good model fit (we excluded sora and Virginia rail) to identify priority habitat areas for marsh‐breeding birds. Expansion of wetland conservation work from existing priority areas based on waterfowl to also include these new additional priority areas based on marsh‐breeding birds will be an important step towards conservation of all birds, and will help slow or maybe even reverse declining population trends. Some restoration activities outside but adjacent to priority areas will also be important for rebuilding marshes for these species across this intensively farmed and developed region. © 2020 The Wildlife Society.
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 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) | 0,003 | 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 ».