Landscape influences non-breeding performance of a Nearctic-Neotropical migratory songbird
Notice bibliographique
Résumé
During their stationary, non-breeding period, Nearctic-Neotropical migratory songbirds using habitats within agricultural working landscapes may be affected by both immediate site conditions as well as those of the surrounding landscape. We evaluated whether body condition and apparent non-breeding survival of Wilson’s Warblers (Cardellina pusilla) and body condition of Wood Thrushes (Hylocichla mustelina) were influenced by site and landscape contexts during two non-breeding seasons in a coffee-growing region in Honduras. At the site scale, we tested whether the coffee farm management system (i.e., shade coffee farm, land-sparing farm, sun coffee farm) influenced performance. At the landscape scale, we derived two independent composite metrics, from 250 m radius land cover maps around a centroid estimated from survey sites within each farm. The first metric represented landscapes with more open habitats (such as sun coffee, early successional cover types, and pastureland/croplands) relative to shade coffee. The second represented landscapes with more mature and advanced second-growth forests with high edge density relative to shade coffee. Wilson’s Warblers at shade coffee farms had higher condition than those occupying land-sparing farms. At the landscape scale, we found opposing effects in which Wilson’s Warblers’ body condition was lower but apparent non-breeding survival was higher in forest-dominated, high edge-density landscapes. For Wood Thrushes, we did not find evidence that site or landscape context influenced body condition, and we had insufficient data to examine apparent non-breeding survival. We underscore the necessity of considering landscape context in relation to non-breeding songbird performance, concluding that in coffee-growing landscapes, shade coffee and forest habitat may benefit different aspects of performance.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».