Data and code from: Support for an area–heterogeneity tradeoff for biodiversity in croplands
Notice bibliographique
Résumé
Tab-delimited, plain-text data files and R scripts. Please see "Metadata.txt" for details. Abstract from associated paper: Rapid expansion of the human population poses a challenge for wildlife conservation in agricultural landscapes. One proposition is that we could increase biodiversity in such landscapes by increasing crop diversity. However, studies report both positive and negative effects of crop diversity on biodiversity. One possible explanation, derived from the “area–heterogeneity tradeoff hypothesis,” is that the effect of crop diversity on biodiversity depends on a tradeoff between increasing the number of crop types in a landscape and decreasing the amount of each single crop type. This should cause positive effects of increasing crop diversity at low to intermediate crop diversity and negative effects at intermediate to high crop diversity. We also proposed two factors that could change the point at which the effect of increasing crop diversity shifts from positive to negative. First, we predicted that this shift occurs at a lower crop diversity when the surrounding landscape contains less semi-natural habitat, and at a higher crop diversity when the landscape contains more semi-natural habitat. This should increase the likelihood of detecting negative effects of crop diversity when semi-natural cover is low and positive effects when it is high. Second, we predicted that the shift from a positive to negative effect occurs at a lower crop diversity when it is measured locally than when it is measured at greater distances from the site, making detection of negative crop diversity effects more likely when measurements are at local extents. We tested these predictions using data on the biodiversity of herbaceous plants, butterflies, syrphid flies, woody plants, bees, carabid beetles, spiders, and birds at 221 crop field edges in Eastern Ontario, Canada. We found support for an area–crop diversity tradeoff. Semi-natural cover and measurement extent influenced the biodiversity–crop diversity relationship, with positive effects when semi-natural cover was high, and negative effects when semi-natural cover was low and when crop diversity was measured at local extents. The results suggest that policies/guidelines designed to increase crop diversity will not benefit biodiversity in the landscapes where conservation action is most urgently needed, i.e. in landscapes with high agricultural use and low semi-natural cover.
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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 | 0,005 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,453 | 0,151 |
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 ».