Silviculture shapes the spatial distribution of wildlife in managed landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Silviculture—managing tree establishment for landscape objectives—influences ecological outcomes of forests. While forest harvest impacts on wildlife are well-documented, silvicultural treatment effects remain unclear. We investigated how forest harvest and silviculture shape predator and ungulate distributions and interactions, providing ecological insights for forest management. We deployed two camera arrays in extensively harvested North American landscapes to evaluate relationships between forest harvest, silviculture, and predator and ungulate occurrences. Forest harvest, silviculture, and predator/prey activity shape wildlife occurrences. Wolf ( Canis lupus ), influenced by moose ( Alces alces ), decreased with regenerating (9–24 years) clearcuts, new (0–8 years) clearcuts with reserves, and fertilized cutblocks. Wolves increased with regenerating/older (25–40 years) clearcuts with reserves. Coyote ( C. latrans ) increased in manually or chemically brushed cutblocks at high or low deer occurrence, respectively. Black bear ( U. americanus ), influenced by prey, increased with regenerating prepared cutblocks and fewer new prepared cutblocks. Prey elevated lynx ( Lynx canadensis ) occurrence with regenerating prepared or older unprepared cutblocks. Depending on predators, mule deer ( Odocoileus hemionus ) decreased with regenerating and older prepared cutblocks; white-tailed deer ( O. virginianus ) decreased with selection- and new even-aged cutblocks. Harvest age and wolves best explained moose, although silviculture mattered seasonally. Silviculture shapes wildlife distributions and interactions. Integrating these effects into research and forest management is essential for meeting ecological objectives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».