Life-History and Ecological Traits

Life-History and Ecological Traits of Bintan Bird Species To investigate the correlates of local extinction of bird species in Bintan, we measured 10 life-history and ecological traits for each species. The data we used came from a global bird-ecology database (Sekercioglu et al.2004), which we updated with data from recent publications (del Hoyo et al. 2004–2008). The 10 traits were Indomalayan realm endemism (endemic or not endemic);forest specialist (forest most preferred habitat among 14 different habitats; specialist or nonspecialist); mass(average body mass); disturbed habitat use (occurs in disturbed habitats, e.g., secondary growth; yes or no);
habitat breadth (observed number of habitat a species occurs in; range 1–10); diet type of a species (primary diet type: invertebrates; vertebrate and fish; fruits, nectar and seeds); diet breadth (observed number of major diet type a species has; range 1–7); nest type (exposed [no nest,platform, saucer, scrape] or not); nest substrate (ground or aboveground [e.g., shrub, tree]); and minimum clutch size (minimum number of eggs laid; range 1–6).
We used a classification-tree procedure to examine the key correlates of local extinction. Classification trees repeatedly partition the data set into twomutually exclusive groups (i.e., binary splitting) to generate a tree-like classification and each split partitions deviance in successively smaller subsets of values of the dependent variable on the basis of a threshold value of an independent predictor (McCune & Grace 2002).We preferred tree modeling
to logistic regression because tree modeling is free from assumptions of parametric methods and provides analysis of complex ecological data, including missing values,nonlinear relations between variables and high-order interactions (Breiman et al. 1984). The response (i.e., extinct
or extant) and predictors (i.e., the 10 traits of life history or ecology; Supporting Information) were used to grow an overlarge tree, which was subsequently pruned to the optimum tree size (i.e., a tree size that minimizes the cost-complexity measure by snipping off the least important splits and hence reducing data overfitting and is within 1 SE of the minimum-error tree) through 10-fold cross-validations. We used the library rpart in Program R
(R Development Core Team 2008) with a minimum splitting group of size one and cost complexity measure of 0.0001.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ประวัติชีวิตและระบบนิเวศลักษณะของบินตันนกพันธุ์การตรวจสอบสัมพันธ์กับท้องถิ่นสูญพันธุ์พันธุ์นกในบินตัน เราวัด 10 ประวัติชีวิตและลักษณะระบบนิเวศในแต่ละสายพันธุ์ เราใช้ข้อมูลมาจากฐานข้อมูลนิเวศวิทยานกสากล (Sekercioglu et al.2004), ซึ่งเราได้ปรับปรุง ด้วยข้อมูลจากสิ่งพิมพ์ล่าสุด (del Hoyo et al. 2004 – 2008) ลักษณะ 10 ได้ Indomalayan แดน endemism (ตรวจ หรือไม่ตรวจ) ผู้เชี่ยวชาญด้านป่าไม้ (ป่ามากที่สุดอยู่อาศัยผู้ที่อยู่อาศัยแตกต่างกัน 14 ผู้เชี่ยวชาญ หรือ nonspecialist); mass(average body mass) ใช้อยู่อาศัยรบกวน (เกิดขึ้นในการรบกวนอยู่อาศัย เช่น เจริญเติบโตรอง ใช่ หรือไม่);กว้างอยู่อาศัย (จำนวนชนิดที่เกิดขึ้นในการอยู่อาศัยสังเกต ช่วง 1-10); ชนิดของชนิดอาหาร (อาหารหลักชนิด: invertebrates สัตว์มีกระดูกสันหลัง และ ปลา ผลไม้ น้ำหวาน และเมล็ด); อาหารกว้าง (สังเกตจำนวนของชนิดอาหารสำคัญชนิดมี ช่วง 1-7); รังชนิด (สัมผัส [ไม่รัง แพลตฟอร์ม จานรองแก้ว ครูด] หรือไม่); ซ้อนพื้นผิว (ground หรือ aboveground [เช่น พุ่มไม้ ต้นไม้]); และไขว่คว้าอย่างน้อยขนาด (จำนวนของไข่ที่วาง ช่วง 1 – 6)เราใช้จัดประเภทแผนภูมิขั้นตอนการตรวจสอบสัมพันธ์กับคีย์สูญพันธุ์ภายใน ต้นไม้ประเภทผนังชุดข้อมูลซ้ำ ๆ เป็น twomutually เฉพาะกลุ่ม (เช่น นารีแบ่ง) เพื่อสร้างและแต่ละประเภทเหมือนแบ่งกั้น deviance ในชุดย่อยเล็กลงติด ๆ กันของค่าของตัวแปรขึ้นอยู่กับตามค่าขีดจำกัดของจำนวนประตูที่อิสระ (McCune & เกรซ 2002)เราต้องสร้างโมเดลต้นไม้การถดถอยโลจิสติกเนื่องจากแผนภูมิการสร้างโมเดลฟรีจากสมมติฐานวิธีพาราเมตริก และช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลระบบนิเวศที่ซับซ้อน รวมถึงค่าที่หายไป ไม่เชิงเส้นความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและการโต้ตอบสั่งสูง (Breiman et al. 1984) การตอบสนอง (เช่น สูญหรือยัง) และ predictors (เช่น 10 ลักษณะของประวัติชีวิตหรือระบบนิเวศ สนับสนุนข้อมูล) ก็จะเติบโตเป็นต้นไม้ overlarge ซึ่งต่อมาถูกล้างขนาดแผนภูมิที่เหมาะสม (เช่น ขนาดต้นไม้ที่ช่วยลดความซับซ้อนต้นทุนวัด โดยตัดส่วนปิดแยกสำคัญอย่างน้อยดังนั้น การลดข้อมูล overfitting และภายใน 1 SE ต้นข้อผิดพลาดน้อยที่สุด) ผ่านข้าม 10-fold-ตรวจสอบ เราใช้ rpart ไลบรารีในโปรแกรม R(R พัฒนาหลักทีม 2008) มีน้อยแบ่งกลุ่มขนาดหนึ่งและต้นทุนความซับซ้อนวัดมาก 0.0001

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ชีวิตประวัติศาสตร์และลักษณะทางนิเวศวิทยาของนกชนิดบินตันในการตรวจสอบมีความสัมพันธ์ต่อการสูญพันธุ์ในท้องถิ่นของนกชนิดในบินตันเราวัด 10 ชีวิตประวัติศาสตร์และลักษณะทางนิเวศวิทยาสำหรับแต่ละสายพันธุ์ ข้อมูลที่เราใช้มาจากฐานข้อมูลนิเวศวิทยานกทั่วโลก (Sekercioglu และ al.2004) ซึ่งเรามีการปรับปรุงด้วยข้อมูลจากสิ่งพิมพ์ล่าสุด (เดล Hoyo et al. 2004-2008) 10 ลักษณะเป็นดินแดน Indomalayan ถิ่น (ถิ่นหรือไม่ถิ่น) ผู้เชี่ยวชาญด้านป่าไม้ (ป่าที่อยู่อาศัยที่ต้องการมากที่สุดในหมู่ 14 ที่อยู่อาศัยที่แตกต่างกันหรือผู้เชี่ยวชาญ nonspecialist); มวล (มวลกายโดยเฉลี่ย); ที่อยู่อาศัยที่ใช้รบกวน (เกิดขึ้นในแหล่งที่อยู่อาศัยถูกรบกวนเช่นการเจริญเติบโตมัธยมศึกษาใช่หรือไม่)
ความกว้างที่อยู่อาศัย (จำนวนข้อสังเกตของที่อยู่อาศัยของชนิดพันธุ์ที่เกิดขึ้นในระดับ 1-10); ประเภทอาหารของสปีชีส์ (ชนิดอาหารหลัก: สัตว์ไม่มีกระดูกสันหลัง; เลี้ยงลูกด้วยนมและปลาผลไม้น้ำหวานและเมล็ด); ความกว้างอาหาร (จำนวนสังเกตประเภทของอาหารที่สำคัญสายพันธุ์ที่มีระดับ 1-7); ชนิดรัง (สัมผัส [ไม่มีรังแพลตฟอร์มจานรองขูด] หรือไม่); พื้นผิวรัง (พื้นดินหรือเหนือพื้นดิน [เช่นไม้พุ่มต้นไม้]); คลัทช์และขนาดขั้นต่ำ (จำนวนขั้นต่ำของไข่วางระดับ 1-6).
เราใช้ขั้นตอนการจัดหมวดหมู่ต้นไม้ที่จะตรวจสอบมีความสัมพันธ์ที่สำคัญของการสูญพันธุ์ในท้องถิ่น ต้นไม้จำแนกซ้ำพาร์ทิชันข้อมูลที่กำหนดเป็นกลุ่มพิเศษ twomutually (เช่นแยกไบนารี) เพื่อสร้างการจัดหมวดหมู่ต้นไม้และแต่ละแยกพาร์ทิชันอันซ์ในส่วนย่อยขนาดเล็กอย่างต่อเนื่องของค่าของตัวแปรขึ้นอยู่บนพื้นฐานของค่าเกณฑ์ของการทำนายที่เป็นอิสระ (McCune & เกรซ 2002) เราต้องการสร้างแบบจำลองของต้นไม้
ที่จะถดถอยโลจิสติเพราะการสร้างแบบจำลองของต้นไม้เป็นอิสระจากสมมติฐานของวิธีการพารามิเตอร์และให้การวิเคราะห์ข้อมูลในระบบนิเวศที่ซับซ้อนรวมทั้งค่าที่ขาดหาย, ความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้นระหว่างตัวแปรและการมีปฏิสัมพันธ์ลำดับสูง (Breiman และคณะ 1984) การตอบสนอง (เช่นสูญพันธุ์
หรือที่ยังหลงเหลืออยู่) และพยากรณ์ (เช่น 10 ลักษณะของประวัติชีวิตหรือนิเวศวิทยาสนับสนุนข้อมูล) ถูกใช้ในการปลูกต้นไม้ overlarge ซึ่งได้รับการตัดแต่งต่อมาให้มีขนาดที่เหมาะสมต้นไม้ (เช่นขนาดของต้นไม้ที่ ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการวัดความซับซ้อนโดย snipping ออกน้อยแยกที่สำคัญและด้วยเหตุนี้การลด overfitting ข้อมูลและภายใน 1 SE ของต้นไม้ขั้นต่ำข้อผิดพลาด) ถึง 10 เท่าข้ามการตรวจสอบ เราใช้ rpart ห้องสมุดในโครงการวิจัย
(R พัฒนาหลักของทีม 2008) กับกลุ่มแยกอย่างน้อยหนึ่งขนาดและค่าใช้จ่ายการวัดความซับซ้อนของ 0.0001

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ประวัติชีวิตและเศรษฐกิจ ลักษณะของนกชนิดและเพื่อศึกษาความสัมพันธ์ของการท้องถิ่นของชนิดนกในบินตันที่เราวัด 10 ชีวิตประวัติและลักษณะทางนิเวศวิทยาสำหรับแต่ละชนิด ข้อมูลที่เราใช้มาจากโลกนกนิเวศวิทยาฐานข้อมูล ( sekercioglu et al . 2004 ) ซึ่งเราสามารถปรับปรุงด้วยข้อมูลจากสิ่งพิมพ์ล่าสุด ( เดล ฮอยโอ et al . 2547 – 2551 )10 ลักษณะเป็น indomalayan ดินแดนถิ่น ( endemic หรือไม่ถิ่น ) ; ผู้เชี่ยวชาญด้านป่าไม้ ( ป่าที่ต้องการมากที่สุดของแหล่งที่อยู่อาศัยที่แตกต่างกัน 14 ; ผู้เชี่ยวชาญ หรือ nonspecialist ) ; มวล ( มวลกายเฉลี่ย ) ; รบกวนใช้เคอ ( เกิดขึ้นในรบกวนแหล่งที่อยู่อาศัย เช่น การเจริญเติบโต มัธยมใช่หรือไม่ ) ;
กว้าง ( สังเกตจำนวนที่อยู่อาศัย ที่อยู่อาศัยชนิดเกิดขึ้นใน ช่วงที่ 1 - 10 )อาหารประเภทของสายพันธุ์ ( หลักอาหารประเภท : สัตว์ไม่มีกระดูกสันหลัง ; สัตว์มีกระดูกสันหลังและ ปลา ผลไม้ น้ำหวาน และเมล็ด ) ; อาหารกว้าง ( สังเกตจำนวนของชนิดอาหารหลักเป็นชนิดมี ช่วงที่ 1 – 7 ) ; ประเภทรัง ( เปิดเผย [ ไม่รัง , แพลตฟอร์ม , จานรอง , ขูด ] หรือไม่ ) ; สารรัง ( ดิน หรือเหนือพื้นดิน เช่น ไม้พุ่ม ต้นไม้ [ , ] ) ; และต่ำสุดขนาด ( จำนวนต่ำสุดของคลัชไข่ ช่วงที่ 1 – 6
)ที่เราใช้ในการขั้นตอนการตรวจสอบคีย์ที่เกี่ยวข้องกับต้นไม้สูญพันธุ์ ในท้องถิ่น หมวดหมู่ต้นไม้ซ้ำชุดข้อมูลในพาร์ทิชัน twomutually เฉพาะกลุ่ม ( เช่นไบนารีการแยก ) เพื่อสร้างต้นไม้ เช่น จำแนกและแยกแต่ละพาร์ทิชันส่วนย่อยเล็กของค่าเบี่ยงเบนในอย่างต่อเนื่องของตัวแปรบนพื้นฐานของเกณฑ์มูลค่าของตัวแปรอิสระ ( เมิกคูน&เกรซ 2002 ) เราชอบต้นไม้แบบ
เพราะการถดถอยโลจิสติกแบบต้นไม้ฟรีจากสมมติฐานของวิธีการจัดและมีการวิเคราะห์ข้อมูล ระบบนิเวศที่ซับซ้อน รวมถึงค่าสูญหายค่าความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและวงจรปฏิสัมพันธ์ ( breiman et al . 1984 ) การตอบสนอง ( เช่นสูญพันธุ์
หรือเท่าที่มีอยู่ ) และปัจจัย ( เช่น 10 ลักษณะของประวัติชีวิตหรือนิเวศวิทยาสนับสนุนข้อมูล ) ถูกใช้เพื่อปลูกต้น overlarge ซึ่งต่อมาได้ตัดกับต้นไม้ขนาด ที่เหมาะสม ( เช่น ต้นไม้ขนาด ที่ช่วยลดความซับซ้อน ราคาวัด โดยตัดส่วนออกแยกสำคัญน้อยที่สุด และด้วยเหตุนี้การลดข้อมูลและ overfitting ภายใน 1 เซของข้อผิดพลาดต้นไม้ต่ำสุด ) ถึง 10 เท่าข้าม validations . เราใช้ห้องสมุด rpart ในโปรแกรม R
( ทีมหลัก r พัฒนา 2008 ) กับกลุ่มแยกอย่างน้อยหนึ่งการวัดความซับซ้อนของขนาดและต้นทุน 2 .