Probing the troublesome peaked relationship between avian species richness and natural land cover
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context : Biodiversity models postulate that the relationship between richness and the proportion of natural land cover (pNLC i.e., not dominated by human uses) is: 1) monotonic positive, 2) reasonably strong , 3) consistent in different geographic areas . Earlier work examining 100-km 2 human-dominated landcover in Ontario, Canada, observed that surveyed avian species richness is a peaked function of pNLC. Objective : We tested whether the same relationship between avian species richness and pNLC is also observed in an independent geographic area that has similar biomes. We also tested whether the peaked relations might be caused by temperature gradients, gradients in the size of species pools, grain size in the analyses, and landscape heterogeneity. Methods : Using breeding bird atlases of Ontario (Canada) and New York State (USA), we estimated species richness in landscapes varying from 25 to 900 km 2 . We related richness to the pNLC in each landscape and examined the same relationships after controlling for temperature, habitat heterogeneity, and species pool size. Results : Landscape-level species richness is a peaked, and not very strong function of pNLC. The relationship is not an artefact of temperature gradients, species pool size, or land cover heterogeneity. Conclusions : The proposition that increased amounts of natural land cover promotes species richness is clearly true at the limit, in landscapes with relatively little (<30%) natural cover. In landscapes with higher amounts of natural cover, a certain amount of human-modified land covers can provide habitat for species that prefer open habitats.
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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 | 0,013 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».