The positive influence of wetlands on reproductive success and body mass in an aerial insectivore is more pronounced in intensively cropped agroecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Weather and land-use changes can act in complex ways to affect species’ annual demographics and distributions. Biodiversity and agriculture are frequently intertwined where climatic conditions, such as flooding and drought, may be exasperated by intensive agricultural practices. Understanding how climate change and agricultural land use influence avian populations is key to retaining biodiversity in working landscapes. Here we examined a large dataset of breeding Tachycineta bicolor (Tree Swallow) in Canada’s Prairie Pothole Region across 8 years at 8 sites representing a gradient in agricultural intensity and wetland availability, for a total of 42 site-years. We analyzed the influence of agricultural land use, wetland availability, and seasonal temperature on T. bicolor reproductive success and body mass, while testing for potential interactive and curvilinear effects. As predicted, fitness measures were negatively affected by agricultural intensity; specifically, clutch initiation date was later, and nestling body mass was lower at cropped vs. non-cropped sites. Also, as predicted, interactions revealed that the beneficial effects of wetland availability were more pronounced at cropped sites. Associations between temperature and fitness measures were less clear but suggested the potential for detrimental effects of temperature extremes that might also depend on agricultural intensity. Our results contribute to a growing body of literature demonstrating the negative impact of intensive cropping practices and the importance of retaining natural and semi-natural habitats, including wetlands, in working landscapes to conserve biodiversity, and buffer against temperature extremes and future climate changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».