MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413143309 · doi:10.1016/j.ecolind.2025.114014

The role of wetland vegetation and water connectivity in shaping waterbird populations under human disturbance

2025· article· en· W4413143309 sur OpenAlex
Yirong Wan, Linling Tang, Xuejiao Hou, Hui‐Chen Lin, Xiaobin Cai, Zihao Huang, Qiangqiang Xu, Yuhong He

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEcological Indicators · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDisturbance (geology)WetlandEcologyVegetation (pathology)Environmental scienceGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Under low human disturbance, rich abundance and diversity of waterbirds were observed. • Wetland vegetation coverage and water connectivity were the primary factors significantly impacting waterbird populations. • Wetland vegetation coverage had a more substantial influence on waterbirds in areas of low disturbance intensity. • The impact of water connectivity on waterbirds was complex under different intensities of human disturbance. The floodplain wetland of Poyang Lake, one of the largest stopover sites for overwintering waterbirds along the East Asian–Australasian Flyway, is experiencing rising human disturbance and rapid landscape changes. However, the impacts of these two factors on waterbird populations at three biological levels (i.e., the species, foraging guild, and community levels) remain poorly understood. Using multi-source remote sensing data and annual winter waterbird survey data (2013–2018), combined with statistical methods such as one-way ANOVA, generalized linear models, and redundancy analysis, we investigated landscape patterns influencing waterbird populations at three biological levels under human disturbance. Results indicated that most waterbird populations, excluding those specializing in invertebrate consumption, thrived greatly under low human disturbance intensity. Wetland vegetation and water connectivity played the most significant role among landscape metrics in shaping waterbird populations at three biological levels. The expanded wetland vegetation coverage strongly promoted waterbird populations, especially under low human disturbance intensity. Expanding main lakes with high water connectivity tended to suppress waterbird populations, while the newly formed shallow sub-lakes with limited connectivity promoted them. The role of water connectivity showed complexity across different intensities of human disturbance. Additionally, larger cropland patches benefited tuber- and seed-eating birds under low-moderate human disturbance, whereas built-up expansion harmed the waterbird community in highly disturbed areas. These findings offer useful insights for conserving overwintering waterbird populations and informing habitat management strategies in floodplain wetlands.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,246 · 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