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Enregistrement W4389616330 · doi:10.1111/rec.14063

Small mammal responses to biosolids on grazed rangelands in British Columbia

2023· article· en· W4389616330 sur OpenAlexaffabout
Jennifer K. Meineke, Francis I. Doyle, Louisa Oukil, Karen E. Hodges

Notice bibliographique

RevueRestoration Ecology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRangelandBiosolidsHabitatEcologyWildlifePlant communityNative plantPeromyscusEnvironmental scienceGrazingGeographyBiologyAgronomyIntroduced speciesEcological succession

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grasslands are globally declining due to habitat conversion, overgrazing, climate change, and changes in fire and drought regimes. Degraded grasslands are less able to support wildlife species, which contributes to the imperilment of many species. Biosolids are used by some ranchers as an organic amendment to support more plant growth and in turn more livestock. We worked on a large cattle ranch in central British Columbia, Canada, to determine how biosolids amendment affected small mammal populations, as mice and voles are major prey for many predators and contribute to seed dispersal and underground dynamics. We found that biosolids‐amended pastures had more grass cover and supported fewer deermice ( Peromyscus maniculatus ) than did unamended pastures. Voles were scarce, likely due to a cyclic low. Although we sampled sites that had had biosolids applied 1 or 3 years prior to our work started, deermouse populations were similarly low across these sites. The reduction in deermice on sites with biosolids relative to unamended sites could be a signal of habitat restoration, because deermice prefer disturbed habitats rather than ones with high plant cover. Grass cover was more than twice as high on sites amended with biosolids, making these sites less suitable for deermice.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,003

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,215 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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