Complex seasonal patterns of habitat use by a keystone mesopredator in boreal forest landscapes fragmented by fire.
Notice bibliographique
Résumé
Wildfire is the most important disturbance regime in North American boreal forest communities, driving forest composition and structure across this region. Recent climate models predict that increasing fire intensity and frequency will result in a shift from a largely coniferous forest to one with a greater dominance by deciduous species. We investigated how an iconic predator of the boreal system, the Canada lynx (Lynx canadensis), moves through a range of burn scars (2-78 years old) and if these movements reflect habitat selection of their main prey, the snowshoe hare (Lepus americanus). Using GPS collars at 4-h fix rates, we fitted integrated step selection models to lynx movements across an 80-year post-fire chronosequence to assess habitat selection in both deciduous and coniferous forests. We predicted that lynx would primarily select intermediately-aged spruce, but young deciduous stands, mirroring the habitat selection of snowshoe hares. We found, however, that lynx habitat selection peaked at intermediately aged stands in both forest types. We hypothesize that this difference is driven by selection for habitats that maximize capture probability as opposed to simply representing the highest hare density. This idea is supported by observed seasonal changes in peak selection in deciduous stands, with selection for younger stands in winter, when leaf loss reduces cover. There was no seasonal change in coniferous stands as they experience little change in cover across seasons. Together these results show that lynx can be resilient to short-term shifts toward intermediate-aged stands. However, these benefits will likely diminish in the longer term as the decrease in fire return interval may reduce the prevalence of intermediate-age stands.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».