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Enregistrement W4384465830 · doi:10.1002/ecs2.4613

Mammalian resistance to megafire in western U.S. woodland savannas

2023· article· en· W4384465830 sur OpenAlexaff
Kendall L. Calhoun, Benjamin R. Goldstein, Kaitlyn M. Gaynor, Alex McInturff, Leonel Solorio, Justin S. Brashares

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCalifornia Department of Fish and Wildlife
Mots-clésBiodiversityWildlifeThreatened speciesWoodlandGeographyResistance (ecology)EcologyHabitatOccupancyEcosystemCamera trapBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Increasingly frequent megafires are dramatically altering landscapes and critical habitats around the world. Across the western United States, megafires have become an almost annual occurrence, but the implication of these fires for the conservation of native wildlife remains relatively unknown. Woodland savannas are among the world's most biodiverse ecosystems and provide important food and structural resources to a variety of wildlife, but they are threatened by megafires. Despite this, the great majority of fire impact studies have only been conducted in coniferous forests. Understanding the resistance and resilience of wildlife assemblages following these extreme perturbations can help inform future management interventions that limit biodiversity loss due to megafire. We assessed the resistance of a woodland savanna mammal community to the short‐term impacts of megafire using camera trap data collected before, during, and after the fire. Specifically, we utilized a 5‐year camera trap data set (2016–2020) from the Hopland Research and Extension Center to examine the impacts of the 2018 Mendocino Complex Fire, California's largest recorded wildfire at the time, on the distributions of eight observed mammal species. We used a multispecies occupancy model to quantify the effects of megafire on species' space use, to assess the impact on species size and diet groups, and to create robust estimates of fire's impacts on species diversity across space and time. Megafire had a negative effect on the detection of certain mammal species, but overall, most species showed high resistance to the disturbance and returned to detection and site use levels comparable to unburned sites by the end of the study period. Following megafire, species richness was higher in burned areas that retained higher canopy cover relative to unburned and burned sites with low canopy cover. Fire management that prevents large‐scale canopy loss is critical to providing refugia for vulnerable species immediately following fire in oak woodlands, and likely other mixed‐forest landscapes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,051

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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