Relationships Between Muskrat Density and Avian and Anuran Richness in Great Lakes Coastal Wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wetlands in southern Ontario are at risk of degradation and alteration due to human activities. This is a concern because wetlands provide essential habitat for species from a range of taxa, such as birds and anurans (frogs and toads). One wetland-dwelling species whose decline may be linked to loss of wetland wildlife habitat is the muskrat (Ondatra zibethicus). The decline of muskrats may also be linked to declines of other species because muskrats engage in activities that could support taxa such as birds and anurans by increasing habitat heterogeneity. We investigated whether bird and anuran species richness is related to muskrat density or if it is better predicted by land cover variables that describe the wetland and surrounding area at 30 coastal wetlands on Lake Ontario. We estimated bird and anuran species richness using data from the Great Lakes Marsh Monitoring Program and the Great Lakes Coastal Wetland Monitoring Program, and muskrat density based on muskrat house counts. Our results suggest that muskrat activity did not predict richness of anurans or birds overall; however, it did predict richness for the subset of birds that nest in emergent aquatic vegetation. Our results indicate that muskrat abundance in emergent marshes may increase habitat quality for birds that nest in emergent vegetation but may not have a measurable effect on anuran diversity in these same wetlands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».