Effects of forest harvesting on Bufflehead and Common Loon foraging behavior
Notice bibliographique
Résumé
We compared foraging behavior of Bufflehead (Bucephala albeola Linnaeus) and Common Loon (Gavia immer Brünnich) on eight lakes in harvested and unharvested boreal mixedwood forest in northern Alberta, Canada. For one summer before (1996) and two summers after (1997, 1998) forest harvesting around three of the eight lakes, we recorded the duration of Bufflehead and Common Loon dives. After logging, forested buffer strips 100 m-wide separated cut-blocks from lakes (‘harvested lakes’). ‘Unharvested lakes’ were surrounded by ⩾450 m of undisturbed forest throughout the study. There were no detectable differences in dive duration between harvested and unharvested lakes for Bufflehead or Common Loon. Correlations between environmental variables (water clarity, fish biomass, depth) and the duration of Common Loon dives were not significant. However, the duration of Bufflehead dives differed between lakes, unrelated to forest harvesting. The duration of Buffle-head dives was negatively correlated with water clarity but was not significantly correlated with fish biomass. While our study shows that the foraging behavior of Buffle-heads was affected by lake conditions, the utility of aquatic birds as indicators of the effects of forestry on western boreal lakes remains unproven.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».