Nest-Tree Use by Northern and Southern Flying Squirrels in Central Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about nest use by flying squirrels (Glaucomys) in partially harvested forests, especially for northerly populations where cavity use is prevalent. We used radiotelemetry to examine nest use by 24 southern flying squirrels (G. volans) in 2003 in logged and unlogged hardwood forests, and by 18 northern flying squirrels (G. sabrinus) in 2004 in conifer forests, in Algonquin Provincial Park, Ontario, Canada. Of 76 nest trees used by G. volans, 71% were in declining trees and 22% were in snags. Sixty tree nests used by G. sabrinus included 28% snags, 46% declining trees, and 25% healthy trees, although nearly one-half of nests of G. sabrinus that were used on more than 3 occasions were in snags. G. volans used larger-diameter trees and American beech (Fagus grandifolia) more often than expected by chance, whereas G. sabrinus used trembling aspen (Populus tremuloides), white birch (Betula papyrifera), and yellow birch (B. alleghaniensis) more than expected by chance. Both species used a high proportion of cavity nests, few external nests, and trees that were decayed or diseased. We found indications that nest supply was limited in recently harvested sites, where there were fewer cavity trees and snags; however, G. volans may compensate by using abandoned yellow-bellied sapsucker nests and by nesting in aggregations. Hardwood snags and decaying trees appear to provide crucial nesting habitats for both squirrel species, particularly for females.
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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 ».