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Enregistrement W3111095423 · doi:10.3390/f11121330

Avian Response to Wildfire Severity in a Northern Boreal Region

2020· article· en· W3111095423 sur OpenAlexafffundabout
Michelle Knaggs, Samuel Haché, Scott E. Nielsen, Rhiannon F. Pankratz, Erin M. Bayne

Notice bibliographique

RevueForests · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésSpecies richnessBorealEcologyVegetation (pathology)TaigaPeatOccupancyDisturbance (geology)Species diversityVegetation typeFire regimeEcosystemGeographyEnvironmental sciencePhysical geographyGrasslandBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research Highlights: The effects of fire on birds in the most northern parts of the boreal forest are understudied. We found distinct differences in bird communities with increasing fire severity in two vegetation types with naturally different burn severity. The highest severity burns tended to have communities dominated by generalist species, regardless of the original vegetation type. Background and Objectives: Wildfire is the primary natural disturbance in the boreal ecosystems of northwestern Canada. Increased wildfire frequency, extent, and severity are expected with climate change in this region. In particular, the proportion of burns that are high severity and the area of peatlands burned are increasing, and how this influences birds is poorly understood. Materials and Methods: We quantified the effects of burn severity (low, moderate, and high severity) in uplands and peatlands on occupancy, density, richness, community composition, and functional diversity using point counts (n = 1158) from the first two years post-fire for two large fires in the Northwest Territories, Canada. Results: Burn severity had a significant effect on the occupancy and density of 86% of our focal species (n = 20). Responses to burn severity depended on vegetation type for four of the 18 species using occupancy and seven of the 18 using density, but were typically in a similar direction. Species richness and functional diversity were lower in areas of high severity burns than unburned areas and low severity burns in peatlands. Richness was not related to severity in uplands, but functional diversity was. Peatlands had higher species richness than uplands in all burn severities, but as burn severity increased the upland and peatland communities became more similar. Conclusions: Our results suggest that high severity burns in both vegetation types support five generalist species and two fire specialists that may benefit from alterations in vegetation structure as a result of climate induced changes to fire regimes. However, eight species avoided burns, particularly birds preferring peatlands, and are likely to be more susceptible to fire-driven changes to their habitat caused by climate change. Understanding the long-term risks to these species from climate change requires additional efforts that link fire to bird populations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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