MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4383812981 · doi:10.1017/9781108938570.004

Global Bird Communities of Alpine and Nival Habitats

2023· book-chapter· en· W4383812981 sur OpenAlexaff
Devin R. de Zwaan, Arnaud Barras, Tomás A. Altamirano, Addisu Asefa, Pranav Gokhale, Rahul Kumar, Shaobin Li, Ruey‐Shing Lin, C. Steven Sevillano-Ríos, Kerry A. Weston, Davide Scridel

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatEcologyGeographyEndemismBiodiversityGrasslandBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alpine grassland and nival zones are characterized by variable environmental conditions, compressed breeding seasons, and limited resources such as food and nest site availability. As a result, high elevation habitats around the world contain an impressive diversity of unique bird species, highly specialized to thrive in challenging environmental conditions with limited breeding opportunities. In this chapter, we highlight the global diversity of alpine habitats and avifaunal communities. We first define general features of alpine and nival zones, before providing an overview of these habitats across 10 major regions around the world. Assembling a global list of alpine breeding birds, we then summarize what makes alpine avifauna unique and how communities vary regionally. Specifically, we focus on traits that characterize how species interact with their environment: i) alpine specialization and endemism, ii) nesting strategies, and iii) migration behaviour. Finally, we address some of the main eco-evolutionary drivers that shape these alpine communities, including climate, vegetation structure, food availability, and species interactions. We conclude by discussing the critical role snow dynamics play in maintaining many alpine bird communities and highlight the concerning trends associated with a rapidly changing climate that are putting pressure on alpine birds.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,173 · 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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCambridge University Press eBooks→Même sujetSpecies Distribution and Climate Change→Travaux en français237 207→