SNAG USE BY FORAGING BLACK-BACKED WOODPECKERS (PICOIDES ARCTICUS) IN A RECENTLY BURNED EASTERN BOREAL FOREST
Notice bibliographique
Résumé
We studied snag use for foraging by Black-backed Woodpeckers (Picoides arcticus) one year after a fire in an eastern black spruce (Picea mariana) boreal forest in Quebec, Canada. We searched for signs of foraging (bark flaking and excavation holes) by Black-backed Woodpeckers on 6,536 snags sampled in 56 plots located in portions of the burned forest that had not been salvage logged. A logistic regression model was developed based on the presence or absence of foraging signs. Results showed that Black-backed Woodpeckers used larger snags that were less deteriorated by fire (qualified as high-quality snags). Direct field observations of individuals foraging on 119 snags also indicated that used snags corresponded to those of high predicted quality. Finally, we assessed the relationship between food availability and snag characteristics by measuring the density of wood-boring beetle larvae holes on 30 snags of different size and deterioration classes. High-quality snags contained higher prey densities (wood-boring beetle holes) than smaller and more deteriorated snags. We recommend that forest blocks characterized by large and less deteriorated trees be preserved from salvage logging in recently burned boreal forests in northeastern North America.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».