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Enregistrement W1977065738 · doi:10.1071/wf08109

Effect of fire severity on long-term occupancy of burned boreal conifer forests by saproxylic insects and wood-foraging birds

2010· article· en· W1977065738 sur OpenAlexaffabout
Antoine Nappi, Pierre Drapeau, Michel Saint‐Germain, Virginie A. Angers

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wildland Fire · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWoodpeckerTaigaSnagBorealEcologyOccupancySalvage loggingForagingBiologyAbundance (ecology)ForestryGeographyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fire severity can vary greatly within and among burns, even in the Canadian boreal forest where fire regimes consist mostly of stand-replacing fires. We investigated the effects of fire severity on the long-term occupancy of burns by (i) saproxylic insects and (ii) three wood-foraging birds. Based on observations made 6 to 11 years after fire in burned conifer forests that varied in fire severity in Quebec, Canada, our results indicate that low-severity portions of the burns likely provided snag conditions suitable for the long-term presence of deadwood-associated insects and birds. The black-backed woodpecker, a post-fire forest specialist, was still abundant 6 and 8 years after fire. This pattern was likely explained by the persistence of several saproxylic insect species that are associated with recently dead trees and by the positive effect of lower fire severity on the abundance of Arhopalus foveicollis, a cerambycid with a long life cycle in dead wood. The American three-toed woodpecker and the brown creeper, and their associated prey (Scolytinae beetles), were more abundant in burned stands of lower v. higher severity. We conclude that less severely burned snags and stands within high-severity burns may favour the long-term presence of trophic webs that involve saproxylic insects and wood-foraging birds in burned boreal forests.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations96
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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