Assessing spatial variation in browsing history by means of fraying scars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim We used fraying scars to understand spatial variation in browsing history. Information on browsing history is an essential background in studies on the long‐term effect of deer browsing on the flora and fauna and of its variation in space. Location We focused on two small neighbouring islands of Haida Gwaii (British Columbia, Canada), Reef Island and South‐Skedans Island, colonized by introduced black‐tailed deer ( Odocoileus hemionus sitkensis ). Methods We searched for sites where trees with fraying scars were clustered. We studied the trees that deer selected (species, size) and the characteristics of scars (number, position, size). Using a cross‐dating procedure, we dated fraying scars with dendrochronology, obtaining an accurate estimate of the year the scar was formed. Results On Reef Island, Thuja plicata was the tree species chosen for fraying. On South‐Skedans Island, where Thuja plicata is missing, deer chose Salix sp. and Alnus rubra . Deer chose only trees with a circumference of less than 50 cm. About two to three fraying scars were recorded per tree. All of them extended between 30–40 and 70–80 cm from the ground and were between 5 and 6 cm in width. On Reef Island, 95% of the scars were formed during the last 50 years. On South‐Skedans Island, 95% were formed over the last 10 years. Age distribution of scars showed a constant increase of the number of scars over time. It indicated that deer had colonized Reef Island 53 years prior to this study but were absent or rare on South‐Skedans Island until 13 years prior to this study. Main conclusions These results indicate different colonization dates and thus different length of browsing histories for the islands studied and provide the historical background necessary to analyse the involvement of deer in the current differences in the flora and fauna observed between islands.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».