OCCURRENCE OF WATERFOWL AND SHOREBIRDS IN RICE CULTIVATIONS IN THE NORTHWESTERN REGION OF PARANÁ STATE, BRAZIL
Notice bibliographique
Résumé
A significant portion of the world's natural wetlands has been lost or altered, primarily due to agricultural expansion. Among these activities, rice cultivation stands out, particularly in the southern Brazilian states. Rice, a grass adapted to aquatic environments, is typically grown in flood-prone areas, creating conditions similar to natural wetlands and providing habitat and food resources for many waterbird species. In the state of Paraná, natural environments suitable for sustaining large concentrations of waterbirds are scarce. The first records of large waterbird flocks in the region were made along the left bank of the Paraná River, in artificial lagoons formed for rice cultivation. Given the ecological and economic relevance of this issue, a systematic study was conducted to assess the species richness and abundance of birds benefiting from these conditions. The research was carried out in floodplain rice fields along the right bank of the Ivaí River, a tributary of the Paraná River, within the municipalities of Planaltina do Paraná, Querência do Norte and Santa Mônica. The study began in 2013 and extended through 2019. Additional censuses were conducted in 2021 and 2024, totaling 20 field phases. Across the three study sites, 14 families and 49 species of water-associated birds were recorded. The findings provide valuable insights for developing agricultural land management strategies that maintain the functionality of these areas as supplementary habitats while balancing agricultural productivity with waterbird conservation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».