The effects of moose browsing on balsam fir and forest recovery vary with bioclimatic and human use across the island of Newfoundland
Notice bibliographique
Résumé
Moose present a complex management problem because they generate a mixture of benefits and costs to humans, some of which are caused by browsing of regenerating trees. We developed a Lotka–Volterra model, parameterized by moose management areas, to link moose browsing to spruce and balsam fir dynamics on the island of Newfoundland. The model predicts the distribution of moose, adult fir, and spruce well. Empirical estimates of juvenile fir biomass were variable, and our model predicted its biomass poorly. Our model predicts a small negative effect of moose on adult fir biomass (−0.06%) and juvenile fir biomass (−1.65%) and a small positive effect on spruce biomass (+0.02%) under baseline assumptions, but larger effects (±10%–60%) if moose browse commercial softwoods preferentially. Small effects of moose on trees at steady state do not fully reflect the importance of moose because moose parameters (e.g., growth rate and harvesting rate) impacted the return time of our model from disturbance. Our model analysis demonstrates one way to add animal effects into vegetation growth models and suggests that parameterizing ecological models by management unit is useful when the data to support more detailed models are not available.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».