Pre-fire forest conditions and fire severity as determinants of the quality of burned forests for deadwood-dependent species: the case of the black-backed woodpecker
Notice bibliographique
Résumé
Burned forests represent high-quality habitats for many deadwood-dependent species. Yet, post-fire conditions may vary greatly within and among burns and thereby may affect habitat suitability for these species. We studied habitat selection of nesting black-backed woodpeckers ( Picoides arcticus Swainson) in recently burned spruce-dominated boreal forests. Our objectives were to (i) identify factors involved in snag selection for both nesting and foraging and (ii) examine selection of nest sites within the burned landscape. A total of 92 nests and 1612 foraging observations were used to investigate snag selection. Our results show that both pre-fire forest conditions and fire severity are important in determining the quality of burned forests for black-backed woodpeckers. This species selected large snags for both nesting (>20 cm DBH) and foraging (>15 cm DBH). Woodpeckers selected deciduous and degraded “pre-fire” snags for nesting whereas black spruce snags that had been created by fire and that were moderately burned were preferred for foraging. Nest sites were concentrated in burned mature stands and supported higher densities of large snags (e.g., >15 cm DBH). Our results suggest that burned forest patches of at least 20 ha and composed mainly of burned mature and old-growth forests should be maintained during post-fire harvesting. The decrease in the amount of late seral stands in managed forest landscapes raises concerns about the future availability of high-quality burned forests for this species.
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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) | 0,001 | 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 ».