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Enregistrement W4396508163 · doi:10.22215/etd/2024-15925

Bird and Bat Diversity and Abundance in Agroecosystems in Relation to Drainage Hedgerow and Landscape Structure

2024· dissertation· en· W4396508163 sur OpenAlexaffabout
Marlena Warren

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgroecosystemHabitatAbundance (ecology)EcologyGeographyBiodiversityDrainageTemperate climateShrubAgroforestryAgricultureEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hedgerows are common semi-natural linear features along agricultural drainages in temperate agroecosystems.Two important variables likely to affect diversity within hedgerows include hedgerow structure and landscape structure.I hypothesized that hedgerows that are taller, wider, and more variable in height, and landscapes with smaller fields and higher forest amount, will support higher diversity within drainage hedgerows by providing more habitat.I used point counts of forest and shrub-edge-associated birds and ultrasonic recordings of bats along drainage hedgerows in eastern Ontario to test my hypotheses.Overall, I found that drainage hedgerow height was positively associated with higher biodiversity for birds and bats.Width and variation in height were also important depending on the response considered.With respect to landscape structure, edge-associated species generally responded positively to smaller field sizes.My results show that structurally complex drainage hedgerows and smaller fields provide valuable habitats for birds and bats in agroecosystems.guidance throughout this project.I would also like to thank my committee members, Scott Wilson and David Currie, for their feedback and suggestions which greatly improved the project.I would also like to thank Niloofar Alavi-Shoushtari, who played an integral role in site selection, drainage hedgerow and landscape structure extraction, and survey region visualization.Thank you also to David Lapen for leading research on drainage ditches in the area, securing funding, and providing input on site selection.I would like to

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,203

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
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,194 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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