Leaving forest strips in large clearcut landscapes of boreal forest: A management scenario suitable for wildlife?
Notice bibliographique
Résumé
Riparian forest strips (RS) along lakes and streams have been incorporated in regulations on clearcuts to protect water quality and fish habitat. As well, upland strips (US) are used to limit the size of clearcut patches. We conducted a three-year study to evaluate if RS and US between adjacent cutovers in large clearcut landscapes could be useful for certain terrestrial wildlife. Our study was conducted in southcentral Québec on six landscapes (23–256 km 2 ) originating from black spruce (Picea mariana) forests that were recently logged (≤ 9 years). Residual uncut forest, mostly strips (width = 51–132 m), made up 31% of the productive forest area within these landscapes. RS and US were suitable habitat for red squirrel (Tamiasciurus hudsonicus) and many species of birds including spruce grouse (Falcipennis canadensis). They provided marginal habitat for snowshoe hare (Lepus americanus) and were not preferred by moose (Alces alces) over clearcut areas in winter. One bird species, bay-breasted warbler (Dendroica castanea), was absent in forest strips during the last year. We concluded that leaving RS and US is a management scenario that enables maintaining certain wildlife species within clearcut landscapes, but that larger residual forest patches are needed to accommodate area-sensitive and forest-interior species. A portion of these patches should be allowed to develop into mature and overmature stages for old-growth forest species. Green tree and dead tree retention should also be incorporated in logging practices to accommodate species that need snags for nesting or feeding. In areas where wildlife use has a high priority, large clearcuts should be intermixed with dispersed patch cutting in order to gain social acceptance. Key words: black spruce, forest strip, clearcutting, ecosystem management, Picea mariana, riparian strip
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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)
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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 ».