Landscape structure and local habitat characteristics as correlates of<i>Glaucomys sabrinus</i>and<i>Tamiasciurus hudsonicus</i>occurrence
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the effects of forest fragmentation on tree-dwelling sciurids is of particular interest given their arboreal habits and the extent of anthropogenic habitat fragmentation inflicted upon North American forest ecosystems over the past 2 centuries. In this study we investigate occurrences of northern flying squirrels (Glaucomys sabrinus) and red squirrels (Tamiasciurus hudsonicus) in forest fragments in southern Ontario, Canada, as a function of local habitat and landscape features. During the summer of 2006 we measured occurrence via livetrapping in 24 forest fragments ranging in size from 4 to 2,881 ha, each adjacent to or surrounded by active row-crop agriculture. In addition to patch area and measurements of local habitat features, we calculated 4 landscape metrics in variously sized circular landscape windows: number of patches, forest cover, mean proximity index, and distance to the nearest neighboring patches. Occurrence of G. sabrinus was positively correlated with patch area (P = 0.016) but not with other features, whereas occurrence of T. hudsonicus was positively associated with basal area of coniferous trees (P = 0.047) but not with other habitat or landscape features. Populations of T. hudsonicus did not show fragmentation effects, likely due to high vagility and high population growth potential. Northern flying squirrels were not found in patches < 29 ha in size and, as estimated from a receiver operating characteristic curve, the ideal minimum fragment size for patch occupancy was 48.25 ha. Our data support conclusions that diverse management schemes may be required to preserve relatively large contiguous tracts of forest for G. sabrinus and appropriate conifer structure for T. hudsonicus in a way that will facilitate the persistence of these 2 species in deciduous Great Lakes-St. Lawrence forest ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».