Harvesting interacts with climate change to affect future habitat quality of a focal species in eastern Canada’s boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Many studies project future bird ranges by relying on correlative species distribution models. Such models do not usually represent important processes explicitly related to climate change and harvesting, which limits their potential for predicting and understanding the future of boreal bird assemblages at the landscape scale. In this study, we attempted to assess the cumulative and specific impacts of both harvesting and climate-induced changes on wildfires and stand-level processes (e.g., reproduction, growth) in the boreal forest of eastern Canada. The projected changes in these landscape- and stand-scale processes (referred to as "drivers of change") were then assessed for their impacts on future habitats and potential productivity of black-backed woodpecker (BBWO; Picoides arcticus), a focal species representative of deadwood and old-growth biodiversity in eastern Canada. Forest attributes were simulated using a forest landscape model, LANDIS-II, and were used to infer future landscape suitability to BBWO under three anthropogenic climate forcing scenarios (RCP 2.6, RCP 4.5 and RCP 8.5), compared to the historical baseline. We found climate change is likely to be detrimental for BBWO, with up to 92% decline in potential productivity under the worst-case climate forcing scenario (RCP 8.5). However, large declines were also projected under baseline climate, underlining the importance of harvest in determining future BBWO productivity. Present-day harvesting practices were the single most important cause of declining areas of old-growth coniferous forest, and hence appeared as the single most important driver of future BBWO productivity, regardless of the climate scenario. Climate-induced increases in fire activity would further promote young, deciduous stands at the expense of old-growth coniferous stands. This suggests that the biodiversity associated with deadwood and old-growth boreal forests may be greatly altered by the cumulative impacts of natural and anthropogenic disturbances under a changing climate. Management adaptations, including reduced harvesting levels and strategies to promote coniferous species content, may help mitigate these cumulative impacts.
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 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 ».