Effects of precommercial thinning on snowshoe hare habitat use during winter in low-elevation montane forests
Notice bibliographique
Résumé
We assessed snowshoe hare (Lepus americanus L.) habitat use during winter on two precommercial thinning treatments in sapling stands in northwestern Montana, USA. One treatment type retained 0.2-ha patches of unthinned saplings, representing 8% of the total stand area, and the second retained 0.8-ha patches of unthinned saplings, representing 35% of the stand area. Snowshoe hare habitat use was also estimated within a nearby control sapling stand and mature conifer stands. We used snow tracking and fecal pellet counts to estimate use before and after thinning treatments were applied. Although we did not find a conclusive trend in hare use of sapling stands after thinning, use within the control stand and adjacent mature stands suggested there was considerable movement of hares to nearby untreated stands after thinning. Hares used retention patches regardless of size, even though large retention patches were four times larger than small retention patches. Because hares demonstrated an affinity for dense patches of residual forest, any retention of untreated saplings may be beneficial for hares during winter when applying precommercial thinning treatments in areas where stand sizes are relatively small (1014 ha), and the resulting thinned matrix is less harsh than in larger thinned stands. Use within thinned portions of the stand and unthinned remnant blocks suggests that over the winter hares may also benefit from a connectivity of dense cover.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».