Recruitment of saproxylic beetles in high stumps created for maintaining biodiversity in a boreal forest landscape
Notice bibliographique
Résumé
The active creation of coarse woody debris (CWD) has been suggested as a measure to preserve and restore biodiversity in managed forests. A common practice in Sweden is to create high stumps at final cutting. We evaluated the importance of high stumps for saproxylic (wood-dependent) beetles in a boreal forest landscape in central Sweden. The number of high stumps created on clearcuts was recorded and the beetle fauna under the bark of high stumps of Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) and Scots pine (Pinus sylvestris L.) was sampled. High stumps yielded only 0.13% of CWD volume and bark area in the landscape. Out of the 29 beetle species most frequently found in the landscape, high stumps were the major source of recruitment at the landscape level for only one, Hadreule elongatula (Gyllenhal). For the remaining 28 beetle species, less than 1% of the landscape's population occurred in high stumps on clearcuts. The abundance of H. elongatula increased with the area of the surrounding forest land that was covered by clearcuts within a radius of 1000 m. This is the first example of a saproxylic species associated with clearcuts, in contemporary forest landscapes, for which such an occurrence pattern has been documented.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».