From headwaters to outlets: Bird species accrual curves are faster downstream with different implications for varying landcovers and ecoregions
Notice bibliographique
Résumé
Terrestrial and aquatic systems are geographically connected, yet these systems are typically studied independently of each other. This approach omits a large amount of ecological information as landscapes are best described as mosaics in watersheds. Species Accumulation Curves (SACs) that incorporate sampling effort are familiar models of how biodiversity will change when landcovers are lost. In land-based systems, the consistent pattern of increased species richness with increasing number of sites sampled is an ecological norm. In freshwater systems, fish species discharge relationships are analogous to species-area relationships in terrestrial systems, but the relationship between terrestrial species and discharge remains largely unexplored. Although some studies investigate the effect of terrestrial systems on neighboring aquatic species, less work has been done on exploring the effect of aquatic systems on terrestrial species. Additionally, creating statistical models to observe these interactions need to be explored further. Using data from the Ontario Breeding Bird Atlas (2001–2005), we created bird SACs to explore how increases in diversity with sites sampled varies with watershed position on the Canadian side of the Great Lakes Basin (GLB). The mosaic landscape of the GLB was characterized using six majority land cover classes at a 15 m resolution. This work shows that rates of species accrual and potential maximum species richness vary as a function of watershed position, underlying land cover, and the Ecoregion in which sampling was performed. We also found that Urban landcover has the potential to retain relatively high levels of species richness, which is further modified by Ecoregion and watershed position. Through our ‘world building,’ we believe that we can increase knowledge around the importance of land-water interactions and further the goals of viewing landscapes as mosaic watersheds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».