Canada lynx occurrence and forest management in the Acadian Forest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We evaluated patterns of occurrence and non‐occurrence for Canada lynx (Lynx canadensis) across a 16,530‐km2 study area in Maine to provide a better understanding of lynx habitat selection and habitat ecology on commercially managed forestlands in the Acadian Forest. Because of the influence of forest structure on lynx habitat selection and abundance of their primary prey, the snowshoe hare (Lepus americanus), and to improve our ability to build robust models, we used habitat information derived from a time series of Landsat satellite imagery spanning the period 1973–2004. We defined and mapped 10 forest types based on forest harvest history, time since harvest, and current forest condition. We compared a suite of models to evaluate relative influences of forest composition, habitat patch configuration, and hare density on habitat selection by lynx at the landscape scale. Occupied areas had greater average hare densities and percentage of mature conifer. Average hare density in occupied areas (0.74 hares/ha) was greater than in unoccupied areas (0.62 hares/ha), but was less than previous research has suggested may be necessary to support lynx populations in the southern portion of the species' range. No occupied areas occurred where average hare density was <0.5 hares/ha. Average hare density at the landscape‐scale was strongly influenced by amount of high‐quality hare habitat (i.e., conifer or mixedwood regenerating forest, 15–35 yr post‐harvest). Edge density between mature conifer and high‐quality hare habitat was substantially greater in occupied areas compared to unoccupied areas. Juxtaposition of those 2 forest types may provide edge habitat where lynx experience easier travel and improved access to prey in landscapes with extensive areas of high‐quality hare habitat where travel and access may be somewhat limited by high understory stem density. Probability of occurrence declined nonlinearly with changes in hare density and percent mature conifer forest in the landscape; thus, suitability of currently occupied landscapes could change markedly with future changes in landscape‐level hare densities and changing habitat associated with forest management. Where lynx conservation is a priority, we recommend that managers focus on creating and maintaining a minimum of 27% high‐quality hare habitat within 100‐km2 areas to promote landscape‐scale hare densities >0.5 hares/ha. © The Wildlife Society, 2013
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».