Changes in relative abundance of snowshoe hares (<i>Lepus americanus</i>) across a 265-year gradient of boreal forest succession
Notice bibliographique
Résumé
Understory regeneration within canopy gaps in old-growth boreal forests may provide suitable habitat for wildlife typically associated with early-seral stages, leading to an increase in their abundance in late succession. We surveyed a chronosequence of postfire (17–265 years) and postharvest (3–63 years) stands in Canada’s eastern boreal forest to determine whether snowshoe hares ( Lepus americanus Erxleben, 1777) followed a bimodal abundance distribution with stand age that reflects changes in food and cover during postdisturbance succession. A strong peak in relative hare abundance occurred during the first 80 years of succession, with highest faecal pellet densities observed between 40 and 50 years after disturbance. Changes in hare abundance during this period were similar among fire- and clearcut-origin stands and closely tracked changes in lateral cover and vertical cover. Pellet density increased again in stands >180 years. Variation in hare abundance during late succession was partially mediated by gap dynamics, with highest pellet densities in stands occupied by an intermediate proportion of mortality-origin canopy gaps. Hares thus undergo rapid changes in abundance during early succession followed by a much longer period of subtle changes in density as stands develop old-growth structure. Shifting forest age-class distribution induced by forest management could therefore significantly alter regional spatiotemporal dynamics of snowshoe hares.
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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 | 0,001 | 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 ».