The impacts of moose (Alces alces andersoni) on forest regeneration following a spruce budworm outbreak in the Cape Breton Highlands, Nova Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Two interacting disturbances such as stand-level defoliation by spruce budworm (Choristoneura fumiferana) and subsequent herbivory by moose (Alces alces) may affect landscapes differently than if they occurred in isolation. We studied moose (A. a. andersoni) browsing on sites disturbed approximately 25 years ago by a severe spruce budworm outbreak in a region historically dominated by balsam fir (Abies balsamea) forest on northern Cape Breton Island, Nova Scotia, Canada. Our objectives were to 1) describe the impact of a large resident moose population on post-budworm regeneration of balsam fir and white birch (Betula papyrifera), and 2) to examine the interplay between moose abundance, site conditions, and variation in post-budworm forest regeneration. Fifty-eight ran-domly located sites were sampled for composition and structural characteristics, moose browse severity, moose pellet group density, and site conditions. We used univariate general linear modelling (GLM) and multivariate redundancy analysis (RDA) to examine relationships between moose abundance as indicated by pellet-groups, site conditions, and post-budworm regeneration. Approximately 65 % of all balsam fir and white birch saplings tallied were severely browsed by moose, exhibiting stunted, abnormal growth forms. Both the GLM and the RDA indicated that moose abundance was the best predictor of variation in the density of post-budworm regeneration of balsam fir and white birch. Site conditions
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».