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Enregistrement W3206244695 · doi:10.1186/s40462-021-00286-2

Post-fire movements of Pacific marten (Martes caurina) depend on the severity of landscape change

2021· article· en· W3206244695 sur OpenAlexafffundabout
Logan A. Volkmann, Karen E. Hodges

Notice bibliographique

RevueMovement Ecology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHabitat Conservation Trust FoundationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère de la Défense NationaleUniversity of British ColumbiaKillam Trusts
Mots-clésMartenSalvage loggingHabitatLoggingGeographyPhysical geographyEcologyEnvironmental scienceForestrySnagBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Wildfires and forestry activities such as post-fire salvage logging are altering North American forests on a massive scale. Habitat change and fragmentation on forested landscapes may threaten forest specialists, such as Pacific marten (Martes caurina), that require closed, connected, and highly structured habitats. Although marten use burned landscapes, it is unclear how these animals respond to differing burn severities, or how well they tolerate additional landscape change from salvage logging. METHODS: We used snow tracking and GPS collars to examine marten movements in three large burns in north-central Washington, USA (burned in 2006) and central British Columbia, Canada (burned in 2010 and 2017). We also assessed marten habitat use in relation to areas salvage-logged in the 2010 burn. We evaluated marten path characteristics in relation to post-fire habitat quality, including shifts in behaviour when crossing severely-disturbed habitats. Using GPS locations, we investigated marten home range characteristics and habitat selection in relation to forest cover, burn severity, and salvage logging. RESULTS: Marten in the 2006 burn shifted from random to directed movement in areas burned at high severity; in BC, they chose highly straight paths when crossing salvage-blocks and meadows. Collared marten structured their home ranges around forest cover and burn severity, avoiding sparsely-covered habitats and selecting areas burned at low severity. Marten selected areas farther from roads in both Washington and BC, selected areas closer to water in the 2006 burn, and strongly avoided salvage-logged areas of the 2010 burn. Marten home ranges overlapped extensively, including two males tracked concurrently in the 2010 burn. CONCLUSIONS: Areas burned at low severity provide critical habitat for marten post-fire. Encouragingly, our results indicate that both male and female marten can maintain home ranges in large burns and use a wide range of post-fire conditions. However, salvage-logged areas are not suitable for marten and may represent significant barriers to foraging and dispersal.

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)0,001
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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