Seasonal patterns of habitat use by a mesopredator in boreal forest landscapes fragmented by fire
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wildfire is the most impactful disturbance regime in the North American boreal region, driving the structure and composition of forests across the 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 (4–73 years old). 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 and young deciduous stands, mirroring previous research on the habitat selection of their main prey, snowshoe hares ( Lepus americanus ). We found, however, that lynx habitat selection peaked at intermediately aged stands in both forest types, with selection for younger deciduous stands in the winter months. There was no seasonal change in coniferous stands as they experience little change in cover across seasons. We hypothesize that lynx select for habitats that maximize capture probability as opposed to simply habitats with the highest hare density. 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‐aged stands.
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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) | 0,002 | 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 ».