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Enregistrement W2793909870 · doi:10.1093/forestry/cpy010

Use of constructed coarse woody debris corridors in a clearcut by American martens (Martes americana) and their prey

2018· article· en· W2793909870 sur OpenAlexafffund
Caroline R Seip, Dexter P. Hodder, Shannon M. Crowley, Chris J. Johnson

Notice bibliographique

RevueForestry An International Journal of Forest Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Northern British Columbia
Mots-clésMartenCoarse woody debrisHabitatPredationEcologySnagGeographyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

American martens (Martes americana) are typically associated with mature coniferous forests because they provide overhead cover and coarse woody debris (CWD) that martens require for protection and hunting. Therefore, clearcuts are considered poor marten habitat because they contain no overhead cover and relatively little CWD. We examined the efficacy of retaining CWD and constructing CWD corridors in a recently harvested clearcut to promote the use of the area by martens and small mammals, a major prey resource. We installed remote cameras in corridors, the surrounding clearcut and forest to monitor the distribution of martens and small mammals. Martens and red squirrels did not use CWD corridors more frequently than clearcut areas in summer; forest-floor small mammals, however, used corridors approximately three times as frequently as other habitats (x2 = 13.374, P = 0.001). Marten presence was positively associated with mature, dense forest and long pieces of CWD. In winter, red squirrels used corridors more frequently than other clearcut areas, and limited data suggested that martens preferred the corridors to other clearcut areas. Consequently, we recommend that forest managers retain CWD and construct CWD corridors within clearcuts to provide small mammal habitat, and to enhance marten habitat.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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