Silviculture and Wildlife: Snowshoe Hare Abundance across a Successional Sequence of Natural and Intensively Managed Forests
Notice bibliographique
Résumé
We tested the hypotheses H1that relative habitat use by snowshoe hares (Lepus americanus) would have a bimodal distribution with the highest abundance in young lodgepole pine (Pinus contorta) stands (both managed and unmanaged), minimal numbers in mature forests, and moderate abundance in old-growth forests and H2that habitat use would increase in response to enhanced stand attributes from PCT (precommercial thinning) and fertilization treatments. Habitat use was measured by counts of fecal pellets of hares from 1999 to 2003 in forest stands in south-central British Columbia, Canada. Our results did not support the bimodal distribution of hares among coniferous stands, such that old-growth stands, at least in our region, do not provide sufficient habitat for hare populations. High-density (5000 to 13000 stems/ha) unthinned young lodgepole pine stands provide optimum habitat for hares in terms of overstory and stand structure. Thinned and fertilized stands may also provide habitat, particularly at densities ≤1000 stems/ha, and over time as understory conifers develop. Managed stands provided habitat for hares at the same level as mature stands, at 6–10 years after PCT. Maintenance of a range of managed and unmanaged stands in a landscape mosaic would be ideal for integration of silvicultural and wildlife management goals.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».