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Enregistrement W7034952755

Wildlife Forage Recovery Following Boreal Wildfire

2021· article· en· W7034952755 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholars Commons (Wilfrid Laurier University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVegetation (pathology)ExclosureTaigaPopulationForage
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is altering the boreal wildfire regime through increases in the extent and severity of burning and reductions in fire return intervals. These changes can alter the regeneration trajectory of canopy species and ground vegetation, with implications for wildlife habitat. There is some uncertainty about the timelines of when different animal species will use burned areas as their preferred forage taxa recover following fire, and how such recovery is mediated by environmental factors. Here, we aim to address these knowledge gaps through the following questions: 1) What are the main forage types consumed by boreal wildlife and how much dietary overlap is there among taxa?, 2) How does time after fire affect boreal vegetation recovery and how do environmental factors mediate recovery processes? and 3) Can information on post-fire community assembly processes be used to anticipate periods of habitat selection by different boreal wildlife taxa and where overlap in timing of use may occur? A literature review examining the diets of several boreal wildlife taxa (e.g., caribou, moose) was performed to identify major forage types. Vegetation data collected from 581 plots in the Northwest Territories, Canada, ranging from 1 to more than 100 years post-fire, was then used to model trends in the relative abundance of key forage taxa for different wildlife species, and to test the influence of time after fire and local environmental conditions on plant community composition. Time after fire was a significant driver of boreal vegetation recovery, but accounted for only a small proportion of total community variation. Patterns of post-fire recovery varied greatly among forage species and were often strongly mediated by soil moisture. This suggests that, although time after fire influences wildlife forage over the long-term, site-specific environmental conditions are also important and should be considered when assessing the implications of increased fire activity. The results of this research are intended for use by northern communities, to help anticipate and plan for the consequences of increased burning, and by land-use managers charged with the effective conservation of wildlife habitat.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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