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Enregistrement W4303628945 · doi:10.3390/ecologies3040032

Long-Term Changes in Abundance and Composition of Forest-Floor Small Mammal Communities in a Landscape with Cumulative Clearcutting

2022· article· en· W4303628945 sur OpenAlexafffundabout
Thomas P. Sullivan, Druscilla S. Sullivan

Notice bibliographique

RevueEcologies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHabitat Conservation Trust Foundation
Mots-clésClearcuttingSpecies richnessMicrotusGeneralist and specialist speciesSeral communityEcologyDeer mouseAbundance (ecology)PeromyscusBiologySpecies diversityHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Responses of forest-floor small mammals to clearcutting are species-specific with generalists occupying a range of habitats, and specialists persisting on clearcuts for variable periods. We investigated the responses in abundance and species composition of small mammal communities to cumulative clearcutting of coniferous forests on a landscape that had four independent clearcutting events (Periods 1 to 4) over a 42-year interval from 1979 to 2020 in south-central British Columbia, Canada. We ask if the small mammal communities have changed significantly over these decades owing to removal of old-growth forest by clearcut harvesting. Hypotheses (H) predicted that the small mammal community would (H1) increase in abundance, species richness, and diversity on new clearcuts owing to the availability of early seral post-harvest habitats from cumulative clearcutting; and (H2) have higher mean abundance, species richness, and species diversity in clearcut than uncut forest sites, owing to availability of vegetative food and cover. A third hypothesis (H3) predicted that abundance of (i) early seral vegetation (herbs and shrubs) and (ii) small mammal populations, will be greater in ungrazed clearcut sites than in those grazed by cattle (Bos taurus). Mean total numbers of small mammals on new clearcuts declined in Periods 3 and 4, and hence did not support the abundance part of H1. Much of this decline was owing to low numbers of the long-tailed vole (Microtus longicaudus) and meadow vole (M. pennsylvanicus). Two generalist species: the deer mouse (Peromyscus maniculatus) and northwestern chipmunk (Neotamias amoenus), contributed to high mean species richness and diversity in Periods 2 and 3 before these metrics declined in Period 4, and hence partly supported H1. The similarity in mean total numbers of small mammals in Periods 2 to 4 did not support the abundance prediction of H2 that total numbers would be higher in clearcut than uncut forest sites. Higher mean species richness (Periods 2 and 3) and diversity (Period 3) measurements on clearcut than forest sites, particularly in the early post-harvest years, did support these parts of H2. The vegetation part (i) of H3 was not supported for herbaceous plants but it was for shrubs. The small mammal part (ii) of H3 that populations would be higher in ungrazed than grazed clearcut sites was supported for abundance but not for species richness or diversity. The decline and near disappearance of both species of Microtus was possibly related to the reduction in plant community abundance and structure from grazing (at least for shrubs) and potentially from drought effects associated with climate change. Loss of microtines from these early seral ecosystems may have profound negative effects on various ecological functions and predator communities.

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 enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,584

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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