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Enregistrement W2890390336 · doi:10.1139/cjfr-2018-0203

Boreal songbirds and variable retention management: a 15-year perspective on avian conservation and forestry

2018· article· en· W2890390336 sur OpenAlexaffvenueabout
Sonya Odsen, Jaime Pinzón, Fiona K. A. Schmiegelow, John Acorn, John R. Spence

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorealForestrySilvicultureClearcuttingGeographyForest managementTaigaUnderstoryEnvironmental scienceEcologyBiologyCanopyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Partial retention harvest (PRH) has received attention as an alternative to clear-cutting, yet most studies of its effects on boreal songbirds have been conducted shortly after harvest. We assessed responses of songbird assemblages to PRH over a 15-year post-harvest period at the EMEND experiment in the mixedwood forest of Alberta, Canada. Four partial retention levels (10%, 20%, 50%, and 75% of stems) were applied in a series of 10 ha “compartments” during winter 1998–1999 with matching clearcuts and unharvested control compartments in each of three replicates in four common mixedwood cover-types. Songbirds were surveyed using the point count method in 1998 (pre-harvest) and after harvest in 1999, 2000, 2005, 2006, 2012, and 2013. Partial retention harvests that left ≥20% of merchantable stems mitigated changes to songbird assemblages away from, and accelerated recovery toward, the unharvested benchmark. However, assemblages of 14- to 15-year-old controls differed from those observed prior to harvest, notably in composition of old-forest associated species, suggesting effects of experiment-scale processes and (or) regional trends not attributable to forestry activities. Although retention levels ≥20% appear to better conserve old-forest birds than clear-cutting in the short term, long-term trade-offs with increasing harvest footprint to compensate for unharvested merchantable volume should be investigated.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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