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Enregistrement W2332641400 · doi:10.33338/ef.84351

Responses of two <i>Sericoda</i> Kirby, 1837 (Coleoptera: Carabidae) species to forest harvesting, wildfire, and burn severity

2006· article· en· W2332641400 sur OpenAlexafffundabout
Matti Koivula, Tyler Cobb, Andrea D. Déchêne, Joshua M. Jacobs, J. David Spence

Notice bibliographique

RevueEntomologica Fennica · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceKillam TrustsAlberta-Pacific Forest IndustriesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Forest ServiceUniversity of AlbertaAlberta Conservation Association
Mots-clésSalvage loggingAbundance (ecology)LoggingEcological successionTaigaEcologyBorealDisturbance (geology)ForestryEnvironmental scienceGeographyAgroforestryBiologyForest ecologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest fires are among the most important natural disturbances in the boreal region, but fire-initiated succession is increasingly often interrupted by salvage logging, i.e., post-fire removal of burned trees. Unfortunately, very little is known about the ecological effects of this practice. To address this knowledge gap and to examine other factors affecting the abundance of two fire-associated carabid species (Sericoda quadripuntata and S. bembidioides) we conducted three field studies based on pitfall trapping in recent burns in Alberta, Canada. The results suggest that the abundance of both species drastically decreased from the first to the third post-fire year and that fire severity was positively associated with abundance of both species. The combined effects of wildfire and forest harvesting were associated with higher catches of S. quadripunctata, but lower catches of S. bembidioides. We discuss these findings in the contexts of salvage logging and species ecology.

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)0,000
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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations39
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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