The retention of non-commercial hardwoods in mixed stands maintains higher avian biodiversity than clear-cutting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A diverse landscape can support a more diverse range of species and allow for more complex community structures. In forested habitats, openings and changes in tree composition allow for a higher species richness due to the greater chance of niche occupancy. Knowledge about these relationships may be useful for adapting forest harvesting strategies to, for example, support bird diversity conservation and studies are required to understand how different harvesting strategies influence forest structure and bird diversity. Here, we used Autonomous Recording Units (ARU) to record dawn signalling of forest birds between two forest-harvesting treatment types (complete clear-cuts and hardwood-retention patches) vs control forest patches in the John Prince Research Forest, British Columbia, Canada. We compared Species Richness and Shannon diversity as detected through identifying species in audio recordings, across treatments. The observed Species Richness and Shannon diversity did differ between the Retention treatment and Forest controls when controlling for number of individuals sampled, but both had higher Species Richness and Shannon diversity of passerine species than the Clear-cut treatments. When comparing species composition, we found that forest-associated species were disproportionately detected in Forest controls compared to Clear-cut treatments but detected at intermediate levels in Retention treatments. Species associated with early-seral habitats, though, had disproportionate detection in Clear-cut treatments compared to Forest controls, but also showed expected detections in Retention treatments. These results suggest that partial harvesting and retention of non-commercial hardwoods, can help retain forest-associated species while also helping attract early-seral avian species; this can help increase the overall diversity of the landscape while still making logging profitable. Further research should be conducted to determine the value of this retained habitat at different spatial scales to understand the impacts that it may have for larger-scale deployment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».