Early avian functional assemblages after fire, clearcutting, and post-fire salvage logging in North American forests
Notice bibliographique
Résumé
Increased demand for timber, the reduction in the available timber resources, and more frequent and severe forest fires under a changing climate have increased the use of salvage logging in North American forests despite concerns regarding impacts on biodiversity and long-term forest productivity. We aimed to complement previous approaches that used bird species richness or individual abundance in salvage-logged habitats to assess the sustainability of this practice. We looked for commonalities in the taxonomic, functional, and phylogenetic components of bird assemblages among these three post-disturbance habitats across a broad geographic range. We compiled six North American datasets selected from primary and grey literature that documented species composition of avian assemblages in habitats after recent fire, post-fire salvage logging, and traditional logging. Our results revealed contrasting patterns of bird trait assemblage among burned, post-fire salvage, and traditionally logged habitats. In salvage-logged habitats, taxonomic diversity, functional diversity, and functional and phylogenetic redundancy were significantly lower than in both burned and traditionally logged habitats. The frequency of insectivores was significantly lower after salvage logging than after both fire and traditional logging. These findings suggest that cumulative disturbances have a negative effect on early assembly of bird communities. The outcomes of this study encourage further assessments, at landscape level, of salvage logging intensity, burn size, and fire severity on bird functional structure to better plan for their conservation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».