MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283463800 · doi:10.21829/azm.2022.3812462

Cambios en la diversidad de aves ante la perturbación de hábitats del sur de Quintana Roo, México

2022· article· es· W4283463800 sur OpenAlexaff
Nancy A. Farías-Rivero, Pablo Jesús Ramírez-Barajas, José Rogelio Cedeño‐Vázquez, Joan Alberto Sánchez-Sánchez, Antoine Asselin-Nguyen, Pedro Antonio Macario-Mendoza, Margarito Tuz-Novelo

Notice bibliographique

RevueACTA ZOOLÓGICA MEXICANA (N S ) · 2022
Typearticle
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Actualmente, los ecosistemas enfrentan una gran pérdida de biodiversidad debido a perturbaciones antrópicas, lo cual que tiene efectos negativos en los procesos ecológicos. Para conocer el estado de conservación de un ambiente se pueden determinar especies indicadoras, que desempeñan un rol importante en distintos procesos ecológicos y son sensibles a los disturbios. El objetivo de este estudio fue determinar la diversidad y composición de aves en respuesta a diferentes perturbaciones del hábitat en el ejido Laguna Om, Quintana Roo, México, mediante conteo por puntos de agosto a septiembre de 2017. Se seleccionaron hábitats con diferente estado de conservación denominados: Selva, Laguna, Carretera, Potrero y Helechal. La mayor riqueza de especies se registró en los hábitats de Laguna y Carretera. Los patrones de abundancia de especies tolerantes a la perturbación fueron mayores en las áreas perturbadas. Encontramos mayor similitud en la composición de los gremios tróficos de las especies entre Laguna y Selva, y entre Helechal y Carretera, mientras que la composición en Potrero no mostró similitudes respecto a los otros hábitats. La diversidad y la composición de las especies de aves dependen de la complejidad estructural a nivel de hábitat, más que el tipo de perturbación que se asocia localmente.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACTA ZOOLÓGICA MEXICANA (N S )Même sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207