The response of boreal forest songbird communities to fire and post-fire harvesting
Notice bibliographique
Résumé
Post-fire timber harvesting (salvage logging) is becoming more prevalent as logging companies try to recover some of the economic losses caused by fire. Because salvaging is a relatively new practice and because of the common perception that burned areas are of little value to wildlife, few guidelines exist for salvaging operations. We surveyed birds in unburned and burned stands of jack pine (Pinus banksiana Lamb.), mixedwood, and trembling aspen (Populus tremuloides Michx.) to characterize the post-fire bird community in commercially important forest types. The effects of salvage logging were examined in mixedwood and jack pine. Using fixed-radius point counts, a total of 1430 individuals representing 51 species were detected during this study. Community analysis revealed that burned forests supported a distinct species assemblage of songbirds relative to unburned forests and that salvage logging significantly altered this community. An examination of guild composition showed that resident species, canopy and cavity nesters, and insectivores were the least likely to be detected in salvaged areas. Species less sensitive to salvage logging tended to be habitat generalists, omnivores, and species that nest on the ground or in shrubs. We suggest alternative management strategies that may help reduce the impact of salvage logging on the boreal forest songbird community.
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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 | 0,000 | 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 ».