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Enregistrement W2146405974 · doi:10.1139/x05-169

Effects of a recent wildfire and clearcuts on ground-dwelling boreal forest spider assemblages

2005· article· en· W2146405974 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Maxim Larrivée, Lenore Fahrig, Pierre Drapeau

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpiderEcologyBorealMossForestryPitfall trapLinyphiidaeLitterGeographyBlack spruceClearcuttingSnagShrubTaigaEnvironmental scienceBiologyAbundance (ecology)Habitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ground-dwelling spider (Araneae) assemblages were compared between recent clearcuts and burned black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) forests. Spiders were sampled using pitfall traps placed in 6 recently burned sites, 6 recently clear-cut sites, and 6 undisturbed sites in eastern Quebec, Canada. A total of 2935 individuals from 95 spider species were identified. Catch rates for hunting spiders were significantly higher in the clear-cut stands than in the burned stands, but between-stand species turnover of hunting spiders was twice as high in the burned stands as in the clear-cut stands. Web-building spiders had similar catch rates in the three stand types, but had the highest species turnover and gamma diversity in the undisturbed sites. Correspondence analysis showed that the composition of the spider assemblages varied among the three types of stands. Spider assemblages found in clearcuts were associated with environmental variables reflecting dry, open, disturbed forest floor, while assemblages found in burned stands were correlated with high percentages of shrub cover and dried moss–lichen substrate and deeper litter. We conclude that ground-living spider assemblages in boreal forest respond very differently to clearcuts and fires and we suggest modifications to present forestry practices to create disturbances that are more similar to wildfires.

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)0,000
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 enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations48
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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