Red squirrel demography and behaviour in a managed interior Douglas-fir forest of British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
I examined the affect of logging intensity and pattern on the North American red squirrel (Tamiasciurus hudsonicus) by measuring density and demography from zero to four years after logging, and by measuring territory size, habitat use, and behaviour of individual animals from three to five years after logging. This study was done in an interior Douglas-fir forest (IDF) near Kamloops, British Columbia, Canada. Patterns of tree removal ranged from small patch cuts (<1.6 ha) to individual tree selection (diameter-limit logging) and intensity of tree removal ranged from 20-50% by volume. From two to four years after logging, red squirrel abundance declined in a 1:1 relationship with the volume of conifer tree removal. Absolute variation in squirrel abundance was highest in the uniform tree removal treatments and lowest in unharvested habitat. Red squirrel recruitment, survival, body weight, and reproduction was unrelated to pattern or intensity of tree removal. In general, these results are consistent with the predictions of the ideal free distribution model of habitat selection. I conclude that logging intensity had the greatest effect on red squirrels, but that uniform tree removal logging may result in poor quality habitat during years of conifer cone crop failure. From three to five years after logging, red squirrel territory size was best explained by the density of Douglas-fir trees larger than 30 cm diameter-at-breast-height (DBH). Similarly, red squirrels prefered conifer trees larger than 15 cm DBH, with the strongest preference for trees between 30 and 44 cm DBH. Despite large differences in conifer tree density on individual territories, red squirrel activity budgets did not change. Further, red squirrels avoided canopy openings created by logging, but this did not affect their use of forest edge compared to interior forest habitat. I suggest that variation in conifer seed production may explain the relationship between Douglas-fir density and red squirrel territory size, habitat selection, and behaviour. I conclude that logging did not have a biologically meaningful effect on red squirrels, either overtime or across the range of habitats I sampled. However, diameter-limit logging may create poor habitat for red squirrels during years when little or no conifer seed is produced, or when logging dilutes conifer trees further than those sampled in this study. Individual tree selection treatments will likely not remain poor habitat for more than five years if greater than 50, 30 cm DBH Douglas fir trees are retained.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».