Post-fire conifer regrowth in upper subalpine Grouseberry (<i>Vaccinium scoparium</i>) habitat used by Grizzly Bear (<i>Ursus arctos</i>) in Banff National Park, Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Grouseberry (Vaccinium scoparium) communities in many open, upper subalpine sites within Banff National Park have abundant conifer seedlings, saplings, and small trees. Because fruit production typically decreases with increasing forest canopy cover, we predict that infilling by conifers will lead to reduced Grouseberry fruit availability for wildlife, including Grizzly Bear (Ursus arctos), a Threatened species in Alberta. We studied conifer recruitment in Grouseberry communities within recent (2001 prescribed fire) and old (1920 and 1889) burns in Banff National Park during 2008–2022. Most (55%) of the conifers in our plots were Engelmann Spruce (Picea engelmannii); an additional 34% were Subalpine Fir (Abies lasiocarpa), 11%, Lodgepole Pine (Pinus contorta), and <1%, Subalpine Larch (Larix lyallii). The density of small conifers (height >30 cm, diameter <10 cm) did not vary in communities that were 21, 102, and 133 years post-fire, but was lower in the 2001 burn 6–7 years post-fire. The mean density of small conifers in the 2001 prescribed burn increased from 15 ± 18 (SD) stems/100 m2 in 2007–2008 (6–7 years post-fire) to 73 ± 67 stems/100 m2 in 2022 (21 years post-fire). Conifer ingrowth has the potential to overgrow and shade Grouseberry habitat, with declining fruit production a predicted consequence. However, in Banff National Park, where lightning-caused fires are rare, managers have the option of applying prescribed fire to create openings in the upper subalpine forest and thus enhance fruit production in Grouseberry and other fruiting shrubs important to wildlife.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».