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Enregistrement W4404160203 · doi:10.1111/1365-2656.14194

Space‐for‐time substitutions exaggerate urban bird–habitat ecological relationships

2024· article· en· W4404160203 sur OpenAlexafffundabout
Harold N. Eyster, Kai M. A. Chan, M. Fletcher, Brian Beckage

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGund Institute for EnvironmentEnvironment and Climate Change CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésEcologyHabitatGeographySpace (punctuation)BiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

North American bird abundance has declined by 29% over the last 50 years. These continental population dynamics interact with local landscape changes to affect local bird diversity. Mitigating local declines in cities is particularly significant because (a) such declines greatly impact human-bird relationships since most people live in cities and (b) cities provide levers to create bird-friendly habitat, such as managing yards and gardens, street trees, and urban parks. Yet, the potential for cities to modify habitats to mitigate broader bird declines remains unclear. Studies have been stymied by the difficulty of assembling mutidecadal habitat-bird population datasets. Instead, studies have substituted space for time (e.g. used habitat associations across space at one time point to project future species abundance due to changing land use), but this method may fail amidst nonstationary environments of the Anthropocene. Here, we test the validity of space-for-time substitutions for explaining changes in bird abundance in a North American city over the past two decades by examining the degree to which these changes are explainable by changes in local landcover at multiple spatial scales. Specifically, we use longitudinal urban bird surveys of Metro Vancouver, BC, Canada from 1997 and 2020; deep learning models of remote sensing data to classify contemporaneous landcover; out-of-sample prediction and boosted regression trees to identify multiple spatial scales of landcover that best explained bird abundance (i.e. optimal scale of effect for each species by each habitat); and Bayesian multispecies abundance models in Stan to determine relationships between changes in landcover and bird abundance. We found that total bird abundance declined by 26% over the last two decades. Landcover measured at both 50 m and optimal scales explained spatial variation in bird abundance, but only landcover at the optimal scale explained temporal changes, and only partially. These results suggest that space-for-time substitutions overemphasize habitat-bird ecological relationships, urban habitats only partially determine bird abundance, and measuring habitat at the appropriate scale is important for capturing the most relevant changes in landscapes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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