Habitat selection by black bears in an intensively logged boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Extensive logging of the boreal forest rejuvenates landscapes once dominated by old-growth stands. As black bear ( Ursus americanus Pallas, 1780) fitness and behavior are known to be primarily related to the abundance of shade-intolerant soft mast species in northern forests, we hypothesized that logging will influence habitat and space use patterns of black bears. We used VHF telemetry on 12 female black bears in the Réserve faunique des Laurentides (Quebec, Canada) to investigate seasonal patterns of habitat selection in an exploited heterogeneous boreal landscape at different spatial scales. Habitat characterization based on seven forest cover types allowed us to compare the productivity of key forage species in various post-logging age classes. Regenerating stands (6–20 years old) had the uppermost ground vegetation cover, providing both the highest density and a high biomass of berries. Black bears preferred regenerating stands (6–20 years old) and avoided mature coniferous forests inside their home range. Home-range size was inversely related to the proportion of regenerating stands (6–20 years old). Intensive logging influenced black bear habitat and space use patterns, and presumably their population dynamics. An increase in the habitat quality of an opportunistic predator poses great concern for conservation, especially for forest-dwelling woodland caribou ( Rangifer tarandus caribou (Gmelin, 1788)).
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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 ».