Forest birds and forest management in Ontario: Status, management, and policy
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a summary of presentations and discussions at a 3-day workshop on research and management of forest birds in Ontario forests. While many forest birds in Ontario do not appear to be negatively affected over the long term by forest management, some species were noted as declining using Breeding Bird Atlas data and more research is required to understand the causes, some of which may well be related to habitat change on the wintering grounds. For example, the aerial foragers as a group have declined significantly during the past 20 years. Recent research suggests landscape convergence between managed and fire-origin stands for bird species over time, but negative effects were suggested for boreal chickadee (Poecile hudsonsicus), brown creeper (Certhia familiaris), and some cavity-users, although there is no evidence of declines in these species from the current atlas data. This inconsistency needs to be evaluated. In Carolinian forests, even small-scale tree harvesting in this already highly fragmented landscape can have deleterious effects on breeding success for some species, such as wood thrush (Hylocichla mustelina) and rose-breasted grosbeak (Pheucticus ludovicianus). New modelling techniques and meta-analyses seem to hold considerable promise as tools to help managers understand key habitats, species that require special attention, and as predictive models of forest management effects. A large number of recommendations to improve the management of forest birds are provided and as is a suggested research agenda to improve our understanding of key factors affecting birds in managed forests. Key words: forest birds, forest management, boreal forest, Great Lakes–St. Lawrence forest, Carolinian forest, indicators, modelling, cavity nester, spruce budworm, forest policy, Ontario
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».