Influence of stand and landscape features on snowshoe hare abundance in fragmented forests
Notice bibliographique
Résumé
Habitat fragmentation often separates and reduces populations of vertebrates, but the relative effects of habitat attributes within remnant patches versus the matrix surrounding the patches are less clear. For snowshoe hares (Lepus americanus) lower densities and disrupted cycles in their southern range have been ascribed to habitat fragmentation, although relevant scales of landscape influence remain unknown. In a fragmented forest in north-central Washington we counted fecal pellets of snowshoe hares to examine the extent to which relative snowshoe hare densities within stands of suitable habitat changed with the composition of surrounding habitats. Pellet densities were associated primarily with density of large shrubs and saplings and medium trees within a stand. Pellet densities also were correlated positively with the amount of moist forest (dominated by Engelmann spruce [Picea engelmannii] and subalpine fir [Abies lasiocarpa]) and correlated negatively with the amount of open-structured habitat within 300 m of the stand perimeter. These results suggest that forest managers will have positive impacts on hare densities by managing both focal stands and the surrounding stands for the higher densities of large shrubs and saplings and medium trees that hares select.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».