A specialized forest carnivore navigates landscape-level disturbance: Canada lynx in spruce-beetle impacted forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canada lynx (Lynx canadensis) occupy cold wet forests (boreal and subalpine forest) that were structured by natural disturbance processes for millennia. In the Southern Rocky Mountains, at the species’ southern range periphery, Canada lynx habitat has been recently impacted by large-scale disturbance from spruce beetles (Dendroctonus rufipennis). This disturbance poses a challenge for forest managers who must administer this novel landscape in ways that also facilitate timber salvage. To aid managers with this problem, we instrumented Canada lynx with GPS collars to document their selection of beetle impacted forests at spatial scales that spanned from landscapes to movement paths. We used a use-availability design based on remotely-sensed covariates to evaluate landscape- and path-level selection. We evaluated selection at the home-range scale in beetle-kill areas based on vegetation plots sampled in the field to quantify forest structure and composition. We found that across all scales of selection, Canada lynx selected forests with a higher proportion of beetle-kill trees that were generally larger in diameter than randomly available. Within home ranges, Canada lynx selected forests with greater live components of subalpine fir and live canopy of Engelmann spruce. During winter, Canada lynx exhibited functional responses, or disproportionate use relative to availability, for forest horizontal cover, diameter of beetle killed trees, live canopy of Engelmann spruce (Picea engelmannii) and subalpine fir (Abies lasiocarpa), and additive use (and consistent selection) for relative density of snowshoe hares and density of subcanopy subalpine fir 3–4.9 in. (7.6–12.4 cm) in diameter. We discuss our results in the context of balancing resource needs of Canada lynx with the desire to salvage timber in beetle-impacted forests.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».