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Enregistrement W2087148903 · doi:10.5558/tfc80091-1

Potential indicators of the impacts of forest management on wildlife habitat in northeastern Ontario: A multivariate application of wildlife habitat suitability matrices

2004· article· en· W2087148903 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jay R. Malcolm, Brian D Campbell, Ben G Kuttner, Alissa Sugar

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIvey FoundationMinistry of Natural Resources
Mots-clésHabitatWildlifeGeographyForest managementLoggingEcologyWildlife managementForestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protocols to select ecological indicators of sustainable forest management will benefit from a proactive approach that identifies species likely to be most seriously impacted by management. Here, we use an objective approach that couples forest resource inventory information from logged and unlogged landscapes in northeastern Ontario with information from the provincial vertebrate habitat suitability matrix to assess habitat suitability (the amount of used and preferred habitats) in the landscapes and to identify potential indicators of the impacts of forest management activities. Because they may be most representative of potential future logged landscapes in the region, we contrasted the oldest post-clearcut landscapes in the region (1950s and 1960s era, n = 27) with unlogged landscapes (n = 16). Each landscape was a 2-km radius circle (12.6 km 2 ). In light of reported invasions of hardwood species into logged conifer sites, we considered two regeneration scenarios for very young post-harvest stands: full and partial regeneration control. Logged landscapes differed markedly from unlogged landscapes with respect to forest age and forest type. These differences resulted in strong distinctions between logged and unlogged forests for bird and mammal communities, but relatively weak separation for herpetofauna. Redundancy analysis indicated that the percent variation in habitat suitability attributable to logging was 27% for birds, 17–18% for mammals, and 8–12% for herpetofauna. More than 40% of bird and mammal species showed highly significant differences in habitat suitability between the two landscape types (P<0.01), with more species having higher suitability in unlogged than logged forests. This higher habitat suitability in unlogged forests was associated with a greater amount of older forests and a higher richness of forest types in unlogged compared to logged forests. The effect of the two regeneration scenarios was discernible for all communities, but had a relatively weak effect, with the possible exception of higher snowshoe hare (Lepus americana) densities under partial compared to full regeneration control. Various lines of evidence are presented suggesting that these differences between logged and unlogged landscapes may be maintained into the future unless actions are taken to ameliorate these effects of clearcut logging. The technique presented here may prove useful in forest monitoring and adaptive management planning because it is objective, can simultaneously consider a large number of forest taxa, focuses on real rather than projected landscapes, and outlines, in a succinct way, the main habitat-related gradients in habitat suitability matrices. Key words: wildlife habitat supply, clearcut logging, boreal forest, indicator species, forest age, forest regeneration, multivariate analysis

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2004
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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