Effects of experimental harvesting on spider (Araneae) assemblages in boreal deciduous forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Two large-scale forestry experiments, in Quebec (Sylviculture et aménagement forestiers écosystémique (SAFE)) and Alberta (Ecosystem Management by Emulating Natural Disturbance (EMEND)), were established in the late 1990s to test the effects of alternative silvicultural strategies ( e.g. , partial cutting) on biodiversity in northern boreal forests. We collected spiders in pitfall traps 2 years after the application of partial-cutting treatments in deciduous stands at EMEND and 6 years after similar treatments in deciduous stands at SAFE. Although we are aware of the challenges imposed by disparate locations and whole-scale experimental methods, our objective was to compare the effects of partial cutting on spider assemblages (diversity and community composition), and in doing so, to formulate a few general statements. Overall, 98 species (6107 individuals) were collected from Alberta and 86 species (3414 individuals) from Quebec. Of these, 44 species were common to both regions. Ordination and indicator-species analyses revealed a distinct effect of geographic separation: the spider assemblages in deciduous stands within the boreal plains ecoregion of Alberta and the boreal shield in Quebec were distinct. However, the effects of partial cutting on spider assemblages within each project were similar: removal of 25%–33% of trees shifted a characteristic old-growth fauna toward one more typical of clearcuts. Indicator-species analysis also revealed the dominance of wolf spider (Lycosidae) species in clearcuts within both experiments and we present evidence that clear-cutting homogenizes spider assemblages. Old-growth forests contain spider faunas that are easily disrupted by moderate partial cutting. In the face of intense harvesting practices, managing for the maintenance of biodiversity and conservation of spider faunas in northern forests will require retention of old-growth forests.
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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 | 0,000 |
| 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)
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 ».