Reforestation provides a foraging habitat for brown bears (<i>Ursus arctos</i>) by increasing cicada <i>Lyristes bihamatus</i> density in the Shiretoko World Heritage site
Notice bibliographique
Résumé
Reforestation, which converts abandoned farmland back into forestland by planting woody species, can provide habitat for wildlife, including the brown bear (Ursus arctos Linnaeus, 1758). In the Shiretoko World Heritage site, northern Japan, where brown bears occur at high density, conifers have been planted since the 1970s to reforest abandoned farmland. In this area, brown bears were first observed digging for cicada Lyristes bihamatus Motschulsky, 1861 = Auritibicen bihamatus (Motschulsky, 1861) nymphs from 2000. Our preliminary observations suggested that the emergence of digging behavior might be associated with reforestation. We examined whether reforestation provided a foraging habitat for brown bears. We found that digging occurred only within the restored conifer forests, but not within the natural forest. The densities of cicada nymphs in the restored forests were higher than in the natural forest. These results indicate that the reforestation of abandoned farmland provides a foraging habitat for brown bears by increasing the availability of cicada nymphs in the Shiretoko World Heritage site.
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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 | 0,000 | 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 ».