Densities of breeding birds and changes in vegetation in an Alaskan boreal forest following a massive disturbance by spruce beetles
Notice bibliographique
Résumé
We examined bird and plant communities among forest stands with different levels of spruce mortality following a large outbreak of spruce beetles (Dendroctonus rufipennis (Kirby)) in the Copper River Basin, Alaska. Spruce beetles avoided stands with black spruce (Picea mariana) and selectively killed larger diameter white spruce (Picea glauca), thereby altering forest structure and increasing the dominance of black spruce in the region. Alders (Alnus sp.) and crowberry (Empetrum nigrum) were more abundant in areas with heavy spruce mortality, possibly a response to the death of overstory spruce. Grasses and herbaceous plants did not proliferate as has been recorded following outbreaks in more coastal Alaskan forests. Two species closely tied to coniferous habitats, the tree-nesting Ruby-crowned Kinglet (Regulus calendula) and the red squirrel (Tamiasciurus hudsonicus), a major nest predator, were less abundant in forest stands with high spruce mortality than in low-mortality stands. Understory-nesting birds as a group were more abundant in forest stands with high levels of spruce mortality, although the response of individual bird species to tree mortality was variable. Birds breeding in stands with high spruce mortality likely benefited reproductively from lower squirrel densities and a greater abundance of shrubs to conceal nests from predators.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».