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Enregistrement W1979587950 · doi:10.1139/x10-126

The effects of small-scale disturbance on forest birds: a meta-analysis

2010· article· en· W1979587950 sur OpenAlexvenueno aff
Jukka T. Forsman, Pasi Reunanen, Jukka Jokimäki, Mikko Mönkkönen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisturbance (geology)Abundance (ecology)Species richnessEcologyBiomeForest plotClearcuttingSecondary forestRelative species abundanceLoggingForest restorationForest managementGeographySilvicultureForest ecologyAgroforestryBiologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small-scale disturbance is a significant process in all major forest biomes. Some silvicultural practices, particularly group selection harvesting, intend to emulate natural small-scale disturbance by harvesting small clearcuts in the continuous forest. We conducted a meta-analysis on the effects of small-scale harvesting on North American breeding forest birds. We extracted species richness and relative abundance of several functional bird groups and guilds from published studies and compared them between gap-dominated and unlogged forest as a function of forest type and the size and age of the gap. The abundance of many bird groups was higher in the gap-dominated than in the continuous forest. Species preferring interior parts of the forest had the most negative association with the presence of gaps but this relationship was not statistically significant. Abundances of many bird groups increased with increasing gap size, while its effect on abundance of some bird groups disappeared quickly. Our review suggests that silvicultural practices that bring about small gaps do not negatively affect the abundances of most forest birds and often even enhance it. However, more studies are needed to examine optimal size and abundance of gaps in a forest and whether emulated small-scale disturbance effectively mimics natural processes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,019
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
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

Citations56
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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