Multiscale impacts of forest degradation through browsing by hyperabundant moose (<i>Alces alces</i>) on songbird assemblages
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Songbirds are sensitive to changes in forest structure and composition at various spatial scales, particularly during the breeding season. Habitat degradation associated with herbivore browsing may contribute to declines in songbird populations. Here, we evaluate songbird responses to herbivore‐induced habitat change at multiple spatial scales. Location In Gros Morne National Park (GMNP), Newfoundland, Canada, browsing by hyperabundant moose (Alces alces) has changed forest structure by reducing understorey cover and converting regenerating stands to open areas dominated by grasses and shrubs. Methods We conducted point count surveys to measure bird occurrence throughoutGMNPduring the 2010 breeding season. Using vegetation information from ground plots and remote sensing, we characterized habitat at three scales: local, neighbourhood and landscape. Following a two‐step procedure to model species occurrence with habitat, the most important habitat factors within each scale were retained for cross‐scale modelling. Results Cross‐scale models revealed patterns in the association of songbird habitat assemblages with moose‐altered habitats. Early successional species such as mourning warbler (Geothlypis philadelphia) were positively associated with moose‐browsed habitat at the landscape scale. Forest interior specialist (e.g. black‐throated green warbler,Setophaga virens)and generalist species (e.g. boreal chickadee,Poecile hudsonicus) were negatively associated with moose‐browsed habitat at the neighbourhood scale. Local songbird species richness was independent of moose‐browsed habitat at any scale. Main conclusions The influence of intense browsing on forest songbirds varies by species but has the potential to extend beyond the area of immediate impact. Continued intense browsing and resulting forest alteration could cause declines in forest specialists and generalists, but may increase populations of early successional species. To maintain bird assemblages characteristic of the region, we recommend management actions that lower moose density in areas with hyperabundant populations such asGMNPto maintain forest structure and regeneration comparable to that present prior to the introduction of moose.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».