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Enregistrement W2106944967 · doi:10.1139/x05-076

Stand-level response of breeding forest songbirds to multiple levels of partial-cut harvest in four boreal forest types

2005· article· en· W2106944967 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Robert Bruce. Harrison, Fiona K. A. Schmiegelow, Robin Naidoo

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésClearcuttingTaigaHabitatForest managementSilvicultureAbundance (ecology)EcologyDisturbance (geology)LoggingForestryAgroforestryEnvironmental scienceGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated whether impacts on boreal forest songbird communities in northwestern Alberta could be mitigated through a harvesting system that attempts to emulate the local natural disturbance regime. The EMEND (Ecosystem Management by Emulating Natural Disturbance) project is a multidisciplinary experiment to compare clearcuts and partial-retention cuts in four upland cover types with uncut forest and with experimentally burned stands. We studied breeding birds at EMEND between 1998 (pretreatment) and 2000, focusing on their responses to partial harvesting. Partial cuts were generally intermediate (and varied in a linear fashion) between clearcuts and undisturbed forest for community and species measures. Species that declined in abundance in partial cuts were typically dependent on shrubs and trees, whereas species that benefited were typically ground nesters. While partial cutting offered some advantages over clear-cutting in conserving short-term avian diversity, we suggest that low retention levels (i.e., 10%, 20%) cannot be justified from this perspective. The benefits that accrued in these treatments were relatively small, and species that declined or disappeared were typically characteristic of mature forest habitats. Higher retention levels (i.e., 50%, 75%) may conserve some species of concern, but the extent to which these treatments offer productivity advantages over lower residuals requires further study.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations51
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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