Environmental covariates for modelling the distribution and abundance of breeding ducks in northern North America: a review
Notice bibliographique
Résumé
Many studies over the past 50 years have sought to identify environmental factors influencing breeding duck abundance and distribution in northern North America. Because results are currently scattered within the scientific literature, a summary of established duck-habitat associations would help to orientate future modelling research. Our goal was to review the published research testing for duck-habitat associations in northern North America. We reviewed 124 studies, summarizing their geographical coverage and species representation, and then analyzing the duck-habitat associations they tested. We identified 533 associations on 133 covariates falling into 16 environmental classes. Covariates of the ‘wetland’ classes were the most frequently associated with ducks; among these, ‘wetland area’ and ‘wetland density’ were the most common. ‘Climate’ covariates were the second most common associations, suggesting the potential for projecting the effects of climate change on ducks. The best-documented anthropogenic class was ‘agriculture’, for which associations with ducks were mostly negative. However, relatively few studies tested for associations with covariates for anthropogenic disturbances, which suggests that more research is needed to support forecasts of duck distribution under future human activity. This review and the accompanying database of duck-habitat associations will support future modelling studies by facilitating the selection of suitable habitat covariates.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».