The Manna Effect – a review of factors influencing hair lichen abundance for Canada's endangered Deep-Snow Mountain Caribou (<i>Rangifer arcticus montanus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canada's endangered Deep-Snow Mountain Caribou (DSC) are endemic to mountainous southern inland British Columbia, where they subsist in winter on an almost exclusive diet of epiphytic hair lichens, especially Bryoria fremontii and B. pseudofuscescens (the high-biomass Bryoria spp.) and Alectoria sarmentosa. Importantly, stand-level hair lichen loadings adequate for the dietary needs of DSC rarely occur in forests younger than c. 120–150 years, an unusual form of old-growth dependence hypothetically linked to certain structural features of old forest ecosystems. Not only does this hypothesis accord well with recent insights into hair lichen ecophysiology, it also allows the formulation of a conceptual ‘hyperabundance’ model for the high-biomass Bryoria spp. and lays the foundation for a similar model for A. sarmentosa. In both cases the models point to a massive standing crop of hair lichens in the overstories of old-growth forests; it is this reservoir that, partly by releasing a constant manna-like rain of thallus fragments into the lower canopy, sustains DSC during the winter half year. The outcome is a sustained-yield system resistant to degradation from overbrowsing, yet vulnerable to fragmentation of old-growth forests by industrial forestry, a process of progressive forage reduction that must ultimately place DSC at risk of winter malnutrition. We conclude that stand-level hair lichen hyperabundance is necessarily an attribute of advanced forest age and, at least in the case of Bryoria, cannot be silviculturally induced in stands younger than c. 120–150 years.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».