Attributes of forest strips used by snowshoe hare in winter within clear-cut boreal landscapes
Notice bibliographique
Résumé
The snowshoe hare (Lepus americanus Erxleben) is an important prey for many predators in the boreal forest. In this biome, clear-cut landscapes are generally large and consist of aggregated cutting blocks separated by narrow forest strips (typically 60100 m wide). To identify attributes of forest strips that are important for snowshoe hares, we measured the use of strips using track counts over two winters in six clear-cut landscapes (23256 km2) in south-central Quebec. Surveys were conducted in 20 riparian strips (RS), 20 upland strips (US), and 15 control sites (CO) at the periphery of clear-cut landscapes. Overall, 392 signs of hare presence were recorded along 50 km of transects. Snowshoe hares were present in one-third of the strips surveyed and were five times less abundant in US and RS than in CO. The species avoided strip edges. Hares were more common in the wider strips (>100 m), in the strips adjacent to residual forest patches (≥25 ha), or in those having a denser shrub canopy, which is often associated with a greater basal area in balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.). To maintain snowshoe hare at moderate densities in large clear-cut landscapes, we suggest leaving uncut forest strips >100 m wide in areas having a good shrub cover with presence of balsam fir.
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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 | 0,000 |
| 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 ».