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Enregistrement W3139267256 · doi:10.1002/wlb3.01016

Influence of water level management on vegetation and bird use of restored wetlands in the Montezuma Wetlands Complex

2021· article· en· W3139267256 sur OpenAlexaff
Edward B. Farley, Michael L. Schummer, Donald J. Leopold, John M. Coluccy, Douglas C. Tozer

Notice bibliographique

RevueWildlife Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensBirds Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWetlandWaterfowlAbundance (ecology)Drawdown (hydrology)Environmental scienceHabitatVegetation (pathology)EcologyPlant communityWater qualityHydrology (agriculture)GeographyEcological successionBiologyGroundwater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Active water management of wetlands promotes seed and tuber production to feed migrating waterfowl, but few assessments exist to determine how management actions influence wetland structure, vegetation and bird response throughout the year. We identified effects of full water drawdown, partial water drawdown and passive wetlands (no active dewatering during the growing season) on plant communities and bird abundance in wetlands of the Montezuma Wetlands Complex, New York, May–October 2016–2018 and February–April 2017–2019. We detected few differences in the plant community during June, but during September we detected greater vegetative forage quality index for waterfowl, annual plant cover and seed density in full and partial drawdowns than passive wetlands. Bird abundance was greater in June–July in passive wetlands and greater in September–October in full drawdowns. During spring migration, duck densities were greater in full and partial drawdowns. Our results indicate that wetland managers should use a mix of full drawdowns and passive wetlands to provide habitat for the greatest diversity and number of birds throughout the year.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,247

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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