Number and Nest-Site Selection of Breeding Black-Necked Cranes Over the Past 40 Years in the Longbao Wetland Nature Reserve, Qinghai, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Black-necked crane (Grus nigricollis, BNC) is an endangered species classified as vulnerable under the revised IUCN Red List, and it faces serious threats from human activities and habitat variations. We investigated and analyzed the population and nesting microhabitat of BNCs in the Longbao National Nature Reserve (NNR) from 1978 to 2016. The number average growth rate of each decade was different, and we analyzed the reasons for the number increase from several aspects, including land cover and climate change. The establishment of the Longbao NNR represented an effective method of protecting endangered animal species. However, the land cover classification results of Landsat images showed that the marsh wetland, which is the BNC’s primary habitat, decreased, while artificial buildings, including roads and houses, increased, which affected the habitat of BNCs. The average temperature increase over the past 40 years has also had an impact on the number of BNCs. We observed 9 BNC nests, which included 5 island nests and 4 grass nests, by telescope in 2018. BNCs prefer to nest in swampy wetlands or on islands with open water or star-like distributions. The results of the principal component analysis showed that among the six microhabitat factors (elevation, habitat type, distance to roads, shortest distances to nearest water body, nearest distance between nests and disturbance), the nearest distance between nests and habitat type were the primary factors influencing nesting site selection. To promote this species, we suggest decreasing wetland fragmentation, reducing habitat degradation and providing an undisturbed habitat.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».