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Enregistrement W4366503070 · doi:10.5751/ace-02425-180116

Diversity in selection patterns of five grassland songbirds in dry-mixed grasslands of Alberta

2023· article· en· W4366503070 sur OpenAlexafffundvenueabout
Julie Landry-DeBoer, P. A. Jones, Brad A. Downey, Phillip Rose, Katheryn Taylor, Mike Verhage, Amanda MacDonald, Adam Moltzahn

Notice bibliographique

RevueAvian Conservation and Ecology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensAlberta Conservation Association
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaAlberta Beef ProducersAlberta Environment and ParksAlberta Conservation AssociationCanadian Natural Resources LimitedShell Canada
Mots-clésSparrowEcologyAbundance (ecology)GrasslandHabitatGrasshopperGeographyVegetation (pathology)ShrubBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Declining grassland bird populations across North America continue to be a concern. Understanding local relationships between grassland bird abundance and vegetative and landscape characteristics will enable more prescriptive recommendations to be made to land managers. We used point count survey data collected by the MULTISAR (Multiple Species At Risk) program along with field measurements of habitat and landscape characteristics on 15 ranches in the Dry Mixed-grass Subregion in southern Alberta to improve our understandings of habitat relationships for five grassland bird species: Baird’s Sparrow (Centronyx bairdii), Sprague’s Pipit (Anthus spragueii), Thick-billed Longspur (Rhynchophanes mccownii), Chestnut-collared Longspur (Calcarius ornatus), and Grasshopper Sparrow (Ammodramus savannarum). We used generalized linear mixed models to examine the relationship between the predicted abundance of a species and covariates that represented vegetative structure (e.g., litter), management (e.g., range health), and anthropogenic features (e.g., energy development) of habitat site selection. Model results demonstrate four vegetation structure covariates were of most importance for predicting abundance, including litter, vegetation height, bare soil, and shrub cover. Quadratic relationships were found with litter amounts for the predicted abundance of Baird’s Sparrow, Chestnut-collared Longspur, and Grasshopper Sparrow. Contrastingly, higher amounts of litter reduced the predicted abundance of Thick-billed Longspur. The relationship of vegetation height was quadratic for Sprague’s Pipit and was positive for Baird’s Sparrow, but negative for Thick-billed Longspur. As bare soil percentage increased, the predicted abundance of Baird’s Sparrow and Chestnut-collared Longspur decreased, with Sprague’s Pipit showing a quadratic association. Negative relationships were found with increased amounts of shrub cover for Chestnut-collared Longspur, Sprague’s Pipit, and Thick-billed Longspur. Our results help to further understand individual grassland bird species’ habitat requirements, enabling us to provide land management recommendations for maintaining, improving, or creating the heterogenic environments needed for a variety of grassland birds in the Dry Mixed-grass Subregion.

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)0,000
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 enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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