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Enregistrement W4377138273 · doi:10.1002/ece3.10128

Shrub density effects on the presence of an endangered lizard of the Carrizo Plain National Monument, California

2023· article· en· W4377138273 sur OpenAlexaff
Mario Zuliani, Nargol Ghazian, Malory Owen, Michael Westphal, H. Scott Butterfield, Christopher J. Lortie

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShrubEndangered speciesLizardNational monumentGeographyEcologyArchaeologyHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Positive associations between animals and foundational shrub species are frequent in desert ecosystems for shelter, resources, refuge, and other key ecological processes. Herein, we tested the impact of the density of the shrub species Ephedra californica on the presence and habitat use of the federally endangered lizard species, Gambelia sila. To do this, we used a 3‐year radio telemetry dataset and satellite‐based counts of shrub density across sites at the Carrizo Plain National Monument in San Luis Obispo County, CA. The effect of shrub density on lizard presence was contrasted with previous shrub cover analyses to determine whether measures of shrub density were superior to shrub cover in predicting lizard presence. Increasing shrub density increased lizard presence. As shrub density increased, lizards were located more frequently “above ground” versus “below ground” in burrows. Male lizards had significantly larger home ranges than females, but both sexes were similarly associated with increasing shrub densities. Shrub density and shrub cover models did not significantly differ in their prediction of lizard presence. These findings suggest that both habitat measures are effective analogs and that ecologically, both cover and the density of foundation shrub species are key factors for some desert lizards.

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 enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,372

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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