Effects of Thinning and Herbicide Treatments on Nest-Site Selection by Songbirds in Young Managed Forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Routine silvicultural practices continue to alter the structure and composition of forests after logging by removing deciduous vegetation from regenerating coniferous forests. We identified nest trees and surveyed vegetation in a 5 m radius surrounding songbird nests (nest patch) and compared the nest patches to available habitat in nine 11–22 year old conifer plantations (22–47 ha) where 90–96% of deciduous stems were removed by two treatments: manual thinning, and manual thinning plus application of glyphosate (herbicide). The control and two treatments were replicated three times. We characterized the nest patches of five species: Warbling Vireo (Vireo gilvus), Dusky Flycatcher (Empidonax oberholseri), Swainson's Thrush (Catharus ustulatus), American Robin (Turdus migratorius), and Chipping Sparrow (Spizella passerina). During three post-treatment years, areas treated with thinning plus herbicide remained depauperate of deciduous vegetation whereas thinned sites experienced deciduous regrowth. Despite variation in the density of deciduous trees and in the type of tree used for nesting in the control and treatments, nest patches were positively correlated with the amount of remaining deciduous vegetation, representing habitat that either escaped or recovered from silvicultural treatments. That relationship was stronger in areas with the fewest deciduous trees. Nests were more likely to be successful in areas with more willow. Within a mosaic of managed forest stands, birds appear to use the same proximate habitat cues for selecting a nest patch despite varying fitness consequences across different silviculture regimes. Although birds appeared to compensate for changes in stand habitat by finding patches of untreated vegetation or altering the type of tree they nested in, there was a reproductive cost for some species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».