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Enregistrement W4250984053 · doi:10.1139/z01-164

Abundance, diversity, and community structure of small mammals in forest fragments in Prince Edward Island National Park, Canada

2001· article· en· W4250984053 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
M Silva

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaParks Canada
Mots-clésSpecies richnessEcologyBiologyHabitatNational parkPeromyscusAbundance (ecology)FaunaDeer mouseFragmentation (computing)Habitat fragmentationSpecies diversityHabitat destructionPopulationDiversity index

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropogenic activities in Prince Edward Island (Canada) have created a mosaic of fragmented uneven-aged forests and agricultural and pasture lands, as well as large amounts of edge habitat. Although the mammalian fauna of the province is largely composed of small mammals, no previous study has investigated how they respond to habitat fragmentation. I surveyed 14 forest fragments in Prince Edward Island National Park to assess the effects of habitat fragmentation on the abundance and diversity of small mammals. A total of 897 small mammals from 11 different species were captured during 10 231 trap-nights. The most frequently captured species were the eastern chipmunk, Tamias striatus (53.5%), and the deer mouse, Peromyscus maniculatus (24.9%). Neither species richness, total population size, nor the Shannon–Wiener species-diversity index (H') was significantly associated with either fragment area or perimeter length. The results also indicated no difference in species diversity between linear fragments and other-shaped fragments. The only species showing a response to edge habitat was the eastern chipmunk. We concluded that future research in Prince Edward Island National Park should assess the abilities of small mammals and their predators to use edge habitats and agricultural fields.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2001
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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