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Enregistrement W4391450956 · doi:10.1093/jmammal/gyad135

Effects of burn severity and postfire salvage logging on carnivore communities in montane forests

2024· article· en· W4391450956 sur OpenAlexafffundabout
Logan A. Volkmann, Karen E. Hodges

Notice bibliographique

RevueJournal of Mammalogy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHabitat Conservation Trust FoundationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère de la Défense NationaleUniversity of British ColumbiaKillam Trusts
Mots-clésMontane ecologyLoggingCarnivoreSalvage loggingGeographyEnvironmental scienceEcologyForestrySnagHabitatBiologyPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wildfire and postfire salvage logging are major drivers of forest succession in western North America. Although postfire landscapes support a variety of carnivore species, it is unclear how these animals respond to differing patterns and severities of burning, or to additional landscape change from postfire salvage logging. Open, early-seral habitats created by these disturbances are predicted to benefit generalists such as coyotes (Canis latrans) and weasels (Mustela spp.), but restrict the activity of forest specialists such as Canadaian Lynx (Lynx canadensis) and Pacific Marten (Martes caurina). We used winter track surveys, supplemented with remote cameras, to examine carnivore habitat use in and around large, mixed-severity burns in north-central Washington, United States (burned in 2006), and central British Columbia, Canada (burned in 2010, then partially salvage-logged; some areas reburned in 2017). At 10 to 13 years postfire, marten had similar detection rates across lightly and severely burned areas of the 2006 burn, as did coyotes. Marten selected lightly burned areas of the 2010 burn (6 to 9 years postfire) over higher burn severities, and selected burns over adjacent unburned forests. Weasels selected areas of higher burn severity on both landscapes, while Lynx selected lower burn severities. Weasels and coyotes selected areas with a greater proportion of salvage-logged habitat in the 2010 burn, while marten, lynx, and wolves (Canis lupus) avoided areas with salvage logging. Fishers (Pekania pennanti) showed no clear patterns of selection or avoidance in relation to burn severity or salvage logging. Burn severity strongly influences wildlife activity postfire; lightly burned residual habitats are critical for forest specialists. Postfire salvage logging alters carnivore communities and may hinder species that require structurally complex 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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