Boreal forest landbirds in relation to forest composition, structure, and landscape: implications for forest management
Notice bibliographique
Résumé
We examined a landbird community and its relationship to environmental variables within the boreal forest in north–central Ontario to evaluate its potential usefulness as an indicator of sustainable forest management. Our study had two components. First, we compared bird assemblages in mature forest stands inside Pukaskwa National Park (n = 17) with similar forested stands in a logged landscape (n = 18) over 3 years. We found significant separation of sites in the two treatments based on an ANOSIM (analogue of the standard univariate one-way ANOVA test) of the bird communities (R = 0.238, p < 0.001). We identified four significant indicators of the park landscape (bay-breasted warbler ( Dendroica castanea (Wilson, 1810)), black-throated green warbler ( Dendroica virens (J.F. Gmelin, 1789)), ovenbird ( Seiurus aurocapillus (L., 1766)), and red-eyed vireo ( Vireo olivaceus (L., 1766))) and five indicators of the logged landscape (black-backed woodpecker ( Picoides arcticus (Swainson, 1832)), brown creeper ( Certhia americana Bonaparte, 1838), winter wren ( Troglodytes troglodytes (L., 1758)), white-throated sparrow ( Zonotrichia albicollis (J.F. Gmelin, 1789)), and yellow-bellied sapsucker ( Sphyrapicus varius (L., 1776))). Some relationships were attributable to differences in vegetation, whereas other differences were attributable to the landscape context. Second, we used generalized additive models to examine the relationship of individual species with four sets of environmental data (understorey floristics, forest structure, overstorey composition, and landscape context) using the 35 sites noted above and 18 additional mature forest sites in the logged landscape (n = 53). We found that all four types of variables were frequently included in the best model based on Akaike's information criterion (AIC) (structure in 23 models, landscape in 20 models, overstorey in 19 models, and understorey in 15 models). We discuss our results in terms of their implications to forest management and note that our ability to map habitat for forest birds is substantially compromised by the lack of good spatial estimates of environmental variables that describe bird habitat.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».