A landscape perspective of bird nest predation in a managed boreal black spruce forest
Notice bibliographique
Résumé
Several landscape level studies have reported that bird nest predation increases as forest cover decreases. These studies have mainly been conducted in agricultural or urban regions. However, few studies have explored relationships between forest cover and nest predation in boreal forests managed for timber harvesting. In 1997 and 1998, we evaluated bird nest predation in a mosaic of clearcuts and forest remnants dominated by black spruce (Picea mariana [Mill.] B.S.P.) and located north of Lake Saint-Jean, Québec. We used a 7 km × 9 km grid of sampling points to determine nest predation at four landscape scales (local vegetation, and 250 m, 500 m, and 1000 m radii around sampling points). Artificial nests (ground and arboreal) containing a common quail (Coturnix coturnix L.) egg and a plasticine egg were used to calculate predation pressure and to identify nest predators. Nest predation was high over the entire study area. Dominant predators were the gray jay (Perisoreus canadensis L.) and the red squirrel (Tamiasciurus hudsonicus Erxleben). Depredation by squirrels was influenced by local variables in 1997 and by landscape variables in 1998. In the latter case, depredation by squirrels increased as spruce cover increased. Depredation by gray jays was positively related to water body area and jack pine (Pinus banksiana Lamb.) cover. Squirrels preyed more on ground nests than on arboreal nests, while gray jays preyed almost exclusively on arboreal nests. We conclude that these predators probably impose different threats to different songbird species in boreal black spruce forests. Our results show that, in the short term, timber harvesting did not seem to increase predation in a boreal black spruce forest.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».