Mechanisms driving postfire abundance of a generalist mammal
Notice bibliographique
Résumé
Changes in vertebrate abundance following disturbance are commonly attributed to shifts in food resources or predation pressure, but underlying mechanisms have rarely been tested. We examined four hypotheses for the commonly reported increase in abundance of deer mouse ( Peromyscus maniculatus (Wagner, 1845)) following forest fires: source–sink dynamics, decreased predation, increased food resources, and increased foraging efficiency. We found that reproduction of deer mouse was considerably higher in burned versus unburned forests and survival did not differ between habitats, indicating that burned forests were not sink habitats. Comparable survival also suggested that predation rates were similar between habitats. Increased reproduction in burned versus unburned forest suggested better resource conditions, but abundance of seeds and arthropods (the primary food resources for mice) either did not differ between habitats or were higher overall in unburned forest. Foraging experiments indicated that seed removal from depots was substantially higher in burned versus unburned forests after controlling for mouse density. Additionally, in both habitats, mice were captured more often in open microhabitats and the odds of individual insect removal increased with decreasing cover during certain sampling periods. Of the four hypotheses tested, greater foraging efficiency provided the best explanation for elevated populations of deer mouse. However, predation risk may have influenced foraging success.
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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) | 0,003 | 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 ».