Relationships between deer mice and downed wood in managed forests of southern British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
We examined the relationship between deer mice (Peromyscus maniculatus (Wagner)) and downed wood in a low-elevation Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) forest and a high-elevation Engelmann spruce (Picea engelmannii Parry ex Engelm.) subalpine fir (Abies lasiocarpa (Hook.) Nutt.) forest in the south-central interior of British Columbia. We experimentally manipulated the volume of downed wood on clear-cut and forested sites and monitored the response of deer mice with a markrecapture study to assess population densities and survival and reproduction rates. Populations responded positively to harvesting at the low-elevation but not the high-elevation study area. At the low-elevation study area, the population dynamics of deer mice on clear-cut and forested treatments were not positively associated with patterns of vegetation cover or increasing downed-wood volumes. Instead, populations on clearcuts appeared to increase in response to an unknown factor associated with lower volumes. No relationship was detected between population dynamics of deer mice and downed-wood volumes at the high-elevation site. The population dynamics of deer mice on forests at the high-elevation site appeared to be more closely related to vegetation cover than to downed wood. The results indicated that downed wood is not a critical habitat component for deer mice in the south-central interior of British Columbia.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».