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Enregistrement W4392295317 · doi:10.1002/eap.2959

Local and regional‐scale effects of hedgerows on grassland‐ and forest‐associated bird populations within agroecosystems

2024· article· en· W4392295317 sur OpenAlexafffundabout
Devin R. de Zwaan, Kevin C. Hannah, Niloofar Alavi, Greg W. Mitchell, David R. Lapen, Jason Duffe, Scott Wilson

Notice bibliographique

RevueEcological Applications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensMount Allison UniversityCarleton UniversityEnvironment and Climate Change CanadaAcadia UniversityUniversity of British ColumbiaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésEcologyHabitatAbundance (ecology)Species richnessShrublandAgroecosystemGeographyBiodiversityWildlifePopulationGrasslandRange (aeronautics)AgroforestryBiologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Linear woody features (LWFs), like hedgerows along field edges, provide wildlife habitat and support biodiversity in agroecosystems. Assessments of LWFs usually focus on community-level indices, such as species richness. However, effective conservation actions need to balance the contrasting habitat preferences of different wildlife species, necessitating a focus on population-level effects in working landscapes. We assessed associations between LWFs and abundance for 45 bird species within an intensive agroecosystem in eastern Ontario, Canada. We used distance- and removal-sampling methods across 4 years (2016-2019) to estimate local bird abundance in habitats representing a range of LWF densities. We also predicted abundance across a subset of the study region with and without LWFs to understand their contribution to regional population density. Associations between local bird abundance and LWFs were variable among species, but overall community effects were clearly positive, particularly for forest and shrubland species. At the site level, 20/45 species (44%) had higher densities associated with greater LWF presence on average, compared to 5/45 (11%) with negative associations. At the regional scale, LWFs had predicted benefits on total abundance for 31 species (69%), contributing to an estimated 20% increase on average. Positive effects were most pronounced in areas with greater agricultural land use (primarily field crops), suggesting LWFs may provide crucial habitat in heavily modified landscapes but have little to no additional benefit for the avian community in areas with greater existing heterogeneity and habitat retention. Species that responded negatively tended to be at risk with strong habitat preferences for intact forests or large, open grasslands and, thus, greater sensitivity to potential edge effects. With rapidly declining songbird populations and a global need for food security, conservation strategies that amplify biodiversity and enhance agricultural productivity through ecosystem services such as pest control, pollination, and water regulation are vital. We demonstrate the benefits of habitat heterogeneity in agroecosystems on songbird densities and highlight the need to integrate local and landscape-level assessments in conservation planning. An effective, balanced strategy includes concentrating LWFs in areas of extensive arable crops, with habitat retention patches where possible, while maintaining heterogeneity through mixtures of natural habitats and pastoral farming in less intensive regions.

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 enseignants0,580
Score d'incertitude au seuil0,846

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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