Roost sites of chimney swift (<i>Chaetura pelagica</i>) form large‐scale spatial networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several biodiversity‐centered metrics exist to quantify the importance of landscape and habitat features for conservation efforts. However, for species whose habitat use is not quantified by these metrics, such as those in urban areas, we need a method to best identify features for targeted conservation efforts. We investigated the use of social network analysis (SNA) to identify and quantify these critical habitat features. We used SNA to identify network existence in chimney swift (Chaetura pelagica) roost usage, quantify the importance of each roost site, and evaluate the impact of the loss of key sites. We identified a network consisting of ten chimney swift roosts in southern Nova Scotia, Canada, and found that 76% of swifts used more than one roost throughout the breeding season. We also isolated three key (most connected) roost sites. We evaluated the effect of loss of these key sites on the network by using a Wilcoxon‐Pratt signed‐rank test and by analyzing the structure of the subsequent network. We found that connections between roosts and the structure of the network were significantly affected by the loss of these key sites. Our results show that SNA is a valuable tool that can identify key sites for targeted conservation efforts for species that may not be included in conservation efforts focused purely on biodiversity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».