MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2044509241 · doi:10.1139/x04-152

Effects of precommercial thinning on snowshoe hare habitat use during winter in low-elevation montane forests

2005· article· en· W2044509241 sur OpenAlexvenueno aff
David E. Ausband, Gary Ross Baty

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThinningSnowshoe hareForestryBiologyHabitatClearcuttingEcologyEnvironmental scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 (10–14 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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207