Vegetation characterization for the Lake Ontario stopover project
Notice bibliographique
Résumé
Avian conservation is imperative because birds provide many beneficial ecosystem services. Bird mortality is highest during the migratory period due to habitat loss from anthropogenic land cover change. On the way to and from breeding grounds, migrants make many stopovers to refuel and rest for the next leg of their journey. The abundance, distribution, and quality of the stopover habitat are important for a successful migration. The southern shore of Lake Ontario in Western New York has received attention for conservation, because it provides critical stopover habitats for migrants. Performing vegetation and bird surveys, at specific stopover locations, provides useful information for finding correlations between bird abundance and richness with specific habitat characteristics and provides insight to the presence of invasive plant species in an area. The field data also help validate the accuracy of the 2001 National Land Cover Database (NLCD), which supplied land cover information for the geographic information system model used to initially locate the sampling sites. Sampling site locations were predicted by the model using distance from the shoreline of the lake and percent woody cover within 5 kilometers. The model accurately predicted the location of forested habitat with only minor discrepancies between specific forested land cover types when comparing to the actual land cover at the sampling plots. The field surveys suggested that birds prefer stopover habitats with a higher abundance of saplings and large shrubs. Birds were observed to be higher in abundance and richness in more isolated habitats with less than ten percent wooded cover in a 5 km radius around the patch. They also seemed to prefer habitat near the shore (0-2 kilometers) or further away from the shore (32-75 kilometers). The identified preferences that migrants have for specific stopover characteristics in this study can be incorporated in the conservation plans for quality stopover habitats in the Western New York region. The model can serve as a template for identifying more stopover habitats in the future.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».