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Enregistrement W7079555159 · doi:10.26108/cqs4-9s04

Nest-site characteristics and the influence of clear-cutting at multiple scales on breeding success of migratory songbirds in Newfoundland

2007· article· en· W7079555159 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAcadiaU-DEV · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatNest (protein structural motif)Vegetation (pathology)Breeding bird surveyBorealTaigaSpatial ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animal populations can fluctuate depending on fluctuations at multiple scales in habitat availability and habitat structure. Using nest-monitoring and passive mist-netting, I examined the importance of habitat composition at nest-site (5 m), local (20 m), neighbourhood (115 m), and landscape (1250 m) scales, in relation to breeding success of boreal birds. At the scale of the nest-site, each of three species ('Dendroica coronata, Dendroica striata,' and 'Zonotrichia albicollis') non-randomly situated their nests in terms of structural vegetation variables. However, none of the structural variables that distinguished nest-sites from random sites were important predictors of overall nest success or nest predation. When focusing only on nest-sites, neither of the 'Dendroica' species had structural vegetation variables associated with nest success. However, successful 'Zonotrichia albicollis' nests were associated with less canopy cover and woody debris than unsuccessful nests. At local, neighbourhood, and landscape scales, several trends were observed between habitat composition (proportion of clear-cut) and breeding success. First, habitat composition at broader landscape scales became more important to breeding birds as the breeding period progressed. Second, spatial and temporal heterogeneities interacted to make breeding success difficult to predict. Third, influences of habitat composition differed depending on the species, but forest-nesting specialists were more negatively influenced by increased proportions of clear-cut in the surrounding area.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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