Effects of stand structure and landscape characteristics on habitat use by birds and small mammals in managed boreal forest of eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Community structure and relative abundance of 27 species of small mammals and forest birds were compared among three types of residual forest stands and unharvested control forest (CO). Treatments were young and old mosaics (a checkerboard pattern of residual and logged forest units of 85–100 ha each) and megablocks (residual stands of 250–300 ha isolated within a logged area of 2500–3000 ha). Relative abundances were also used to establish habitat use models (HUMs). We found no statistical difference in species relative abundances between treatments and COs, although small sample sizes limited statistical power. HUMs explained a large amount of variation in habitat use for 15 mammal and bird species (mean 57.4 ± 3.5%, ranging between 22.3% and 75.7%). Variance partitioning emphasized the importance of stand structure characteristics as the principal predictors of abundance for censused species. Our results suggested that mosaics and megablocks are both suitable configurations to maintain studied species because no species exhibited lower relative abundances in such residual forest stands than COs. We suggest that residual forest stands planning should shift from a strictly landscape perspective toward a more holistic approach that considers residual forest structure as well as landscape characteristics.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».