Stand openness predicts hair lichen (Bryoria) abundance in the lower canopy, with implications for the conservation of Canada’s critically imperiled Deep-Snow Mountain Caribou (Rangifer tarandus caribou)
Notice bibliographique
Résumé
Tree-dwelling hair lichens in the genus Bryoria provide crucial late-winter forage for Deep-Snow Mountain Caribou (DSC), an imperiled ungulate endemic to south-central British Columbia, Canada. Because DSC survival requires continuous access to heavy hair lichen loadings, conservation efforts can benefit from an improved understanding of the factors that contribute to such loadings. Here we quantify the relation of Bryoria abundance to stand spacing by testing an “Angle-To-Canopy-Skyline” (ATCS) protocol as a measure of stand openness and a proxy for ventilation. Fieldwork conducted in 60-year-old conifer forests on a 250-m conical volcano within the range of DSC yielded three principal findings: (1) Bryoria abundance strongly increases with increasing stand openness; (2) Pinus contorta supports much heavier Bryoria loadings than other local host trees; and (3) ATCS is a powerful predictor of arboreal hair lichen abundance in general across a wide range of environmental settings, but does not predict the abundance of foliose lichens. We suggest that canopy openness, at least within the range of DSC, complements stand age as a key factor in the development of heavy Bryoria loadings, consistent with the hypothesis that Bryoria benefits from rapid drying after rain. The possibility that anomalously high Bryoria abundance on Pinus may hold promise for accelerated DSC habitat restoration following clearcut logging is explored but rejected.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».