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Enregistrement W3084644403 · doi:10.1111/conl.12763

Avian cultural services peak in tropical wet forests

2020· article· en· W3084644403 sur OpenAlexafffund
Alejandra Echeverri, Daniel S. Karp, Luke O. Frishkoff, Jaya Krishnan, Robin Naidoo, Jiaying Zhao, Jim Zook, Kai M. A. Chan

Notice bibliographique

RevueConservation Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnimal and Plant Science Education
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaGovernment of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaU.S. Forest ServiceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Graduate SchoolKillam TrustsNational Geographic Society
Mots-clésGeographyBiodiversitySociocultural evolutionWildlifeHabitatEcologyCitizen scienceClimate changeEnvironmental resource managementBiologyEnvironmental sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The current biodiversity crisis involves major shifts in biological communities at local and regional scales. The consequences for Earth's life‐support systems are increasingly well‐studied, but knowledge of how community shifts affect cultural services associated with wildlife lags behind. We integrated bird census data (3 years across 150 point‐count locations) with questionnaire surveys (>400 people) to evaluate changes in culturally important species across climate and land‐use gradients in Costa Rica. For farmers, urbanites, and birdwatchers alike, species valued for identity, bequest, birdwatching, acoustic aesthetics, and education were more likely to occupy wetter regions and forested sites, whereas disliked species tended to occupy drier and deforested sites. These results suggest that regional climate drying and habitat conversion in the Neotropics are likely to threaten the most culturally important bird species. This study provides a novel and generalizable pathway for assessing the effects of environmental changes on cultural services and integrating the sociocultural and ecological dimensions of biodiversity.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,256 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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