Smaller and more numerous harvesting gaps emulate natural forest disturbances: a biodiversity test case using rove beetles (Coleoptera, Staphylinidae)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim To evaluate changes in the abundance, species richness and community composition of rove beetles (Coleoptera, Staphylinidae) in response to three configurations of experimental gap cuts and to the effects of ground scarification in early succession yellow birch‐dominated boreal forest. In each experimental treatment, total forest removed was held constant (35% removal by partial cutting with a concomitant decrease in gap size) but the total number of gaps was increased (two, four and eight gaps, respectively), resulting in an experimental increase in the total amount of ‘edge’ within each stand. Location Early succession yellow birch‐dominated forests, Quebec, Canada. Methods Pitfall traps, ANOVA, MIXED procedure in sas ®, post hoc Tukey's adjustment, rarefaction estimates, sum‐of‐squares and distance‐based multivariate regression trees (ssMRT, dbMRT). Results Estimates of species richness using rarefaction were highest in clearcut and two‐gap treatments, decreased in smaller and more numerous gaps and were significantly higher in scarified areas than in unscarified areas. ANOVA indicated a significant impact of harvesting on the overall standardized catch. Post hoc Tukey's tests indicated that the total catch of all rove beetles was significantly higher in uncut forests than in the treated areas. Both sum‐of‐squares and distance‐based multivariate regression trees indicated that community structure of rove beetles differed among treatments. Assemblages were grouped into (a) control plots, (b) four‐ and eight‐gap treatments and (c) two‐gap and clearcut treatments. Main conclusions Rove beetle composition responded significantly to increasing gap size. Composition among intermediate and small‐sized gap treatments (four‐ and eight‐gap treatments) was more similar to uncut control forests than were larger gap treatments (two‐gap) and clearcuts. Effects of scarification were nested within the harvested treatments. When the total area of forest removed is held constant, smaller, more numerous gaps are more similar to uncut control stands than to larger gaps and falls more closely within the natural forest heterogeneity.
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 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 | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».