Stand-level Attributes of Snowshoe Hare (<em>Lepus americanus</em>) Habitat in a Post-Fire Trembling Aspen (<em>Populus tremuloides</em>) Chronosequence in Central Yukon
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale fires are anticipated to increase in frequency in the boreal forest under global climate warming scenarios. To understand concomitant responses by wildlife to fire-induced habitat changes, fecal pellet counts were used to assess Snowshoe Hare (Lepus americanus) use of four age-classes of boreal forest after fire in central Yukon, Canada. Use of stands across a chronosequence of 8–177 years was bimodal. Post-fire Trembling Aspen (Populus tremuloides) stands ≤20 years old had greater densities of Snowshoe Hare pellets (median 156 pellets/dam2) than Trembling Aspen stands 21–70 years old, mixedwood stands 71–120 years old (<17 pellets/dam2), or Western White Spruce (Picea albertiana) -dominated stands 121–170 years old (71 pellets/dam2). Forty stand-level compositional and structural variables were assessed as possible predictors of Snowshoe Hare pellet densities. Multidimensional scaling was used to identify variables (n = 10) that were most strongly related to pellet densities and was followed by multiple regression. Canopy cover of Trembling Aspen <50 cm tall and Western White Spruce ≤1 m tall, and deadfall depth, in combination, were the best estimators of Snowshoe Hare pellet densities among stands in the chronosequence (P <0.001, 64.5% variance explained). Although Trembling Aspen <50 cm tall explained the most variance, its canopy cover did not exceed 10%. More Trembling Aspen cover <50 cm tall and greater deadfall depths within the chronosequence were associated with stands ≤20 years old. Peak Snowshoe Hare use occurred in early (≤20 years old) rather than mid-successional (21–120 years old) stands, contrary to use patterns reported elsewhere. The lack of tall understory shrubs likely limited the use of mid-successional stands.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».