Tree cavity nest productivity datasets for British Columbia (Canada) and Misiones (Argentina), 1995-2018
Notice bibliographique
Résumé
Datasets used to examine the regional and local factors influencing lifetime productivity (number and richness of occupants) of individual tree cavities across two divergent forest ecosystems: temperate mixed forest in Canada and subtropical Atlantic Forest, Argentina (Cockle et al 2019, Lifetime productivity of tree cavities used by cavity-nesting animals in temperate and subtropical forests, Ecological Applications). We monitored and measured nesting cavities used by birds and mammals over 22 breeding seasons (1995–2016) in Canada and 12 breeding seasons (2006–2017) in Argentina. The data included here support the key findings of our paper: (1) Species richness within cavities increased with number of nesting events at similar rates in Canada and Argentina, in both cases much slower than expected if within-cavity species assemblages were random. (2) Lifetime cavity productivity was strongly related to the cavity’s lifespan, and only weakly or inconsistently related to cavity characteristics selected by individuals in short-term nest-site selection studies. (3) Species turnover among (vs. within) cavities explained most cavity-nester diversity at the landscape scale. (4) in Canada, species accumulation was fastest when sampling across high-use cavities; in Argentina, rates of species accumulation were similar across high- and low-use cavities, and fastest when both high- and low-use cavities were pooled.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 ».