Effects of selection cuts on winter habitat use of snowshoe hare (<i>Lepus americanus</i>) in northern temperate forests
Notice bibliographique
Résumé
Selection cutting is used in northern temperate forests where regeneration dynamics are driven by gap formation. By creating openings in the canopy, selection cutting modifies shrub cover, an important criterion in winter habitat selection by snowshoe hare (Lepus americanus Erxleben, 1777), a key species in North American forests. The objective of this study was to determine the effects of selection cuts on snowshoe hare habitat and to evaluate the restoration of habitat quality over time. Occurrence indices for snowshoe hare (fecal pellets and tracks) were modelled according to habitat quality parameters for 22 hardwood stands that were subjected to selection cutting between 1993 and 2007 and 30 untreated stands (15 hardwood and 15 mixedwood) in Abitibi-Témiscamingue, Quebec. Model selection based on the Akaike second-order information criterion (AICc) identified lateral cover as the only habitat structure parameter having a positive effect on snowshoe hare abundance in the study sites. Indicators of snowshoe hare presence were highest in untreated mixedwood stands but more abundant in selection cuts than in untreated hardwood stands. The use of selection cuts by snowshoe hare increased with time since logging was performed. We conclude that selection cutting exerted a positive effect on the use of hardwood stands by snowshoe hare.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».