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Enregistrement W2141577243 · doi:10.1139/x07-169

Effects of alternative harvesting methods on boreal forest spider assemblages

2008· article· en· W2141577243 sur OpenAlexaffvenue
Katja Matveinen-Huju, Matti Koivula

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFellingLoggingThinningClearcuttingTaigaEcologyFaunaEnvironmental scienceHabitatForest managementBorealCoarse woody debrisForestryAgroforestryBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forestry is among the most important disturbance forces in the boreal region, having caused drastic changes to the biota. Forest industries have recently introduced alternative logging techniques to better maintain forest diversity, but little is known on how these function. We studied the short-term effects of various logging methods on ground-dwelling spiders in Finland, using pitfall traps 1 year before and 2.5 years after logging. The compared logging regimes were (i) clear-cutting, (ii) retention felling, (iii) gap felling, (iv) thinning, and (v) control. We found that (1) clear-cutting and retention felling drastically changed the spider fauna. The abundance of forest species decreased with these methods, whereas most open-habitat species showed the opposite response, being caught only after logging. Moreover, multivariate analyses (nonmetric multidimensional scaling, multivariate regression trees) indicated that clear-cutting and retention felling produced similar spider faunas. (2) Increasing retention of trees caused less abrupt changes in spider fauna. Gap felling produced variable and intermediate responses, whereas thinning closely resembled control. We conclude that retention patches of a few tens of trees within clearcuts may not function as “lifeboats” for forest spiders; gap felling preserves some forest species but also supports the colonization of open-habitat species; and the studied thinning treatment well preserves the forest-floor spider assemblage.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations41
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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