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Enregistrement W2121963213 · doi:10.1139/z07-065

Effects of a stand-replacing fire on small-mammal communities in montane forest

2007· article· en· W2121963213 sur OpenAlexvenueno aff
Rafał Zwolak, Kerry R. Foresman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeromyscusBiologyDeer mouseRodentEcologyShrewDominance (genetics)Generalist and specialist speciesMammalHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wildfire, ubiquitous and recurring over thousands of years, is the most important natural disturbance in northern coniferous forest. Accordingly, forest fires may exert a strong influence on the structure and functioning of small-mammal communities. We compared the composition of rodent and shrew communities in burned and unburned patches of a Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii (Mirbel) Franco) – western larch ( Larix occidentalis Nutt.) forest in western Montana, USA. Trapping was conducted during two consecutive summers after a wildfire. Four trapping sites were sampled in areas that burned at high severity and two in unburned forest. Small-mammal communities in burned sites were characterized by strong numerical dominance of deer mice ( Peromyscus maniculatus (Wagner, 1845)) and greatly reduced proportion of southern red-backed voles ( Clethrionomys gapperi (Vigors, 1830)) and red-toothed shrews (genus Sorex L., 1758). Relatively rare species such as northern flying squirrels ( Glaucomys sabrinus (Shaw, 1801)) and bushy-tailed woodrats ( Neotoma cinerea (Ord, 1815)) were largely restricted to unburned areas. The numbers of chipmunks (genus Tamias Illiger, 1811) were similar in burned and unburned areas. Rodent diversity was higher in unburned forest, but only during the 1st year after fire. Overall, the fire shifted small-mammal communities away from more specialized red-backed voles and shrews and towards greater abundance of generalist deer mice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations53
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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