Interaction among deer browsing, hunting, and tree regeneration
Notice bibliographique
Résumé
The intentional removal or addition of species or specific human impacts on ecosystems trigger changes that can help us understand species interactions. In many temperate forests, deer populations are increasing and so is the need to understand how they influence ecosystems. We took advantage of the introduction of Sitka black-tailed deer (Odocoileus hemionus sitchensis Merriam) to the Queen Charlotte Islands (Haida Gwaii), British Columbia, Canada, to study how hunting pressure affects the impact of deer on tree regeneration after logging. We show that although the regeneration of western redcedar (Thuja plicata Donn ex D. Don) is drastically reduced in presence of deer, regeneration is better and browsing stress lower, in areas where deer are more exposed to hunting. Similar effects of accessibility for hunters are observed on browsing stress of Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong.) Carrière). Western hemlock (Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg.) is not significantly affected, and its regeneration is not correlated to hunting. We suggest that the effect of hunting on tree regeneration could be explained by the incidence of hunting on deer behaviour rather than by the actual number of deer killed by hunters. These results suggest that the future occurrence of redcedar stands in second-growth forests on this archipelago may depend on the amount and distribution of deer hunting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».