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Enregistrement W3125313029 · doi:10.14288/1.0395674

Small mammals and mesomammals in a post-fire and salvage-logged landscape

2021· article· en· W3125313029 sur OpenAlexaboutno aff
Angelina J. Kelly

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wildfire influences the ecosystem function of fire adapted ecosystems. Climate change has shifted the natural fire regime of North American forests to tend to larger, higher severity fires. While wildfire is a natural disturbance, it is detrimental to the forestry industry. Salvage logging is a common practice in British Columbia (BC), Canada, forests following wildfire, and it often differs from standard harvesting practices in that it removes timber from larger expanses of land. The impacts of post-fire salvage logging on wildlife are poorly understood and may compromise the ecosystem function of post-fire landscapes. To better understand the impacts of wildfire and post-fire salvage logging on forest ecosystems, I determined the population responses of deermice (Peromyscus maniculatus), southern red-backed voles (Myodes gapperi), snowshoe hares (Lepus americanus), and red squirrels (Tamiasciurus hudsonicus). I studied these important species in a post-fire and salvage-logged interior Douglas fir (Pseudotsuga menziesii) forest on the Chilcotin Plateau, BC. I live-trapped small mammals to estimate their abundances in mature, post-fire, and post-fire salvage-logged habitats. Post-fire regenerating forest supported the highest abundances of southern red-backed voles in the study area. However, post-fire salvage logging reduced southern red-backed vole populations and supported mainly deermice, a generalist species. Snowshoe hare densities were lowest in post-fire salvage-logged sites. These sites supported significantly fewer hares than regenerating post-fire stands that burned eight-nine years ago or mature forest. Early seral post-fire regenerating stands supported the highest densities of snowshoe hares. Red squirrel densities were highest in mature forest sites, but squirrels also used eight to nine-year-old post-fire regenerating sites. Post-fire salvage logging significantly changed vegetation structure by reducing tree basal area, rendering sites unsuitable for snowshoe hares, red squirrels, and southern red-backed voles. Post-fire salvage logging delayed the recolonization of burned areas by voles, snowshoe hares, and red squirrels and removed valuable regenerating forests from the landscape. Given the increasing size of wildfires and the scale of post-fire salvage logging, the decreases in abundances of small mammal species caused by post-fire salvage logging could impact the health of forest ecosystems across entire landscapes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,151
Écart entre enseignants0,145 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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