Modelling Lichen Abundance for Woodland Caribou in a Fire-Driven Boreal Landscape
Notice bibliographique
Résumé
Woodland caribou (Rangifer tarandus caribou) are reliant on Cladonia spp. ground lichens as a major component of their diet and lichen abundance could be an important indicator of habitat quality, particularly in winter. The boreal forest is typified by large, stand-replacing forest fires that consume ground lichens, which take decades to recover. The large spatial extent of caribou ranges and the mosaic of lichen availability created by fires make it challenging to track the abundance of ground lichens. Researchers have developed various techniques to map lichens across northern boreal and tundra landscapes, but it remains unclear which techniques are best suited for use in the continuous boreal forest, where many of the conflicts amongst caribou and human activities are most acute. In this study, we propose a two-stage regression modelling approach to map the abundance (biomass, kg/ha) of Cladonia spp. ground lichens in the boreal forest. Our study was conducted in Woodland Caribou Provincial Park, a wilderness-class protected area in northwestern Ontario, Canada. We used field sampling to characterize lichen abundance in 109 upland forest stands across the local time-since-fire continuum (2–119 years-since-fire). We then used generalized linear models to relate lichen presence and lichen abundance to forest structure, topographic and remote sensing attributes. Model selection indicated ground lichens were best predicted by ecosite, time-since-fire, and canopy closure. Lichen abundance was very low (<1000 kg/ha) across the time-since-fire continuum in upland forest stands with dense tree cover. Conversely, lichen abundance increased steadily across the time-since-fire continuum in upland forest stands with sparse tree cover, exceeding 3000 kg/ha in mature stands. We interpolated the best lichen presence and lichen abundance models to create spatial layers and combined them to generate a map that provides a reasonable estimation of lichen biomass (R2 = 0.39) for our study area. We encourage researchers and managers to use our method as a basic framework to map the abundance of ground lichens across fire-prone, boreal caribou ranges. Mapping lichens will aid in the identification of suitable habitat and can be used in planning to ensure habitat is maintained in adequate supply in areas with multiple land-use objectives. We also encourage the use of lichen abundance maps to investigate questions that improve our understanding of caribou 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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».