Snowshoe Hares (<i>Lepus americanus</i>) in the Western United States: Movement in a Dynamic Managed Landscape
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since the listing of the Canada lynx, Lynx canadensis, as threatened in the coterminous United States (U.S. Fish and Wildlife Service 2000), the effect of landscape-scale forest management on populations of snowshoe hares, Lepus americanus, has been a concern. Snowshoe hares are the central prey species of lynx (Aubry et al. 2000). Because snowshoe hare densities vary widely across different types of forested vegetation structure (Adams 1959, Dolbeer and Clark 1975, Wolff 1980, Wolfe et al. 1982), changes in forest vegetation structure through natural disturbance, succession, and silviculture can have dramatic impacts on populations. Snowshoe hare populations cycle with a regular 9-to 11-year period in the northern portion of the species range (Keith 1990), but evidence of a cycle to the south is mixed (Hodges 2000). Vegetative succession complicates population models (Johnson 2000). In western Montana, we have found highest snowshoe hare densities in regenerating forest stands with high sapling density and in uncut, late-seral-stage forest stands also with abundant saplings. This high-quality snow-shoe hare habitat in Montana can be thought of as having a bimodal distribution relative to forest stand age, with only young and much older stands providing the “closed” understories with abundant cover and browse (Buskirk et al. 2000). The layer of abundant shrubs and saplings that regenerates following clearcuts or large fires later disappears as the lower limbs die on growing trees, but this layer may reappear when large trees die, creating canopy gaps (Oliver and Larson 1986). The potentially long period when the stand understory becomes and remains comparatively “open” is a time of lower habitat quality. Anthropogenic canopy gaps in partially harvested stands can also stimulate growth of a dense understory layer under an established canopy (DeBell et al. 1997, Tappeiner et al. 1997).
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».