Small mammal populations in a eucalypt forest affected by fire and drought. I. Long-term patterns in an era of climate change
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports a study of ground-dwelling, small mammals in coastal eucalypt forest in south-eastern Australia from 1970 through 2005. During this time, the study area burnt in an intense fire in December 1972 and was partially burnt in November 1980. Both fires were associated with prolonged drought. The mammals studied comprised two dasyurid marsupials, Antechinus agilis and A. swainsonii, two native murid rodents, Rattus fuscipes and R. lutreolus, and the introduced house mouse Mus musculus. After intensive sampling throughout the year from 1970 through 1972 to establish basic ecological and population parameters of the small mammal community, populations were sampled annually during late autumn and early winter before the onset of breeding. There were marked differences in the annual (autumn/winter) abundances of all species; numbers of A. agilis ranged from 4 to 142 individuals; A. swainsonii 0 to 43; R. fuscipes 4 to 54; R. lutreolus 0 to 11; M. musculus 0 to 23. Following the 1972 fire, numbers fell to the lowest level recorded during the study and each population subsequently disappeared from the plot between the 1973 and 1974 winter censuses. The less intense 1980 fire did not lead to extirpation, but numbers of A. agilis, A. swainsonii and R. fuscipes declined as drought conditions persisted through 1983. R. lutreolus occurred consistently only following the fires, when a grassy ground vegetation favoured by this species developed. Similarly, M. musculus colonised within two years of the fires and persisted on the plot for 3–4 years before disappearing. Following the fires, populations of the omnivorous R. fuscipes recovered first followed by the scansorial, insectivorous A. agilis and last by the fossorial, insectivorous A. swainsonii. Two primary conclusions emerged from this study. First, the intense fire of 1972 did not kill all the animals immediately, but led to the disappearance of each species from the plot over 18 months. Thus, intense fire had a delayed but catastrophic impact on small ground-dwelling mammals. The fluctuations in population levels, covering more than an order of magnitude, demonstrate that factors other than fire, such as rainfall and drought, drive the population dynamics of these small mammals. As stability and recovery are not features of local populations, long-term studies of benchmark populations are necessary to manage forest biodiversity.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».