Effects of forest management, weather, and landscape pattern on furbearer harvests at large-scales
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 50 years, Ontario?s forest landscape has changed due to ever increasing \nnatural resource management. The natural vegetation pattern, forest composition, and the \nfire regime have been altered. Maintaining wildlife species diversity is an important goal \nof current forest management. However, little is understood about the impacts of large-scale \nland use and landscape scale processes that influence wildlife. This project used \ntrapline harvest statistics from 1972-1990 to identify broad-scale effects of forest \nmanagement, weather, and landscape structure on furbearers (marten, beaver, fisher, and \nlynx). \nSpatial variables for logging and fire disturbance, forest cover type, weather, spatial \npattern, and road density were compiled in a geographic information system (GIS) and \nstandardized by trapline. Regression models were created for each species and analysed \nat five spatial scales ranging from the Ontario Ministry of Natural Resources (OMNR) \ndistrict (5000 sq. km) to the ?provincial? (800,000 sq. km) scales. The models were then \ncompared temporally and spatially for consistency in variable contribution to the \nregression models. Forest cover type, weather, and spatial pattern variables accounted for \nthe greatest variation in furbearer harvest, while disturbance and road density variables \naccounted for little variation. Model predictive capability ranged from 10 to 55% for all \nspecies. Marten models had the greatest predictive power (r2) at the ?OMNR District? \nscale, while fisher and beaver models had the highest r2 values at the ?Hills site region? \nand ?provincial? scales, respectively. Lynx models were inconsistent with relatively low \npredictive power at all scales. \nThe models suggest that disturbance from forest management is not affecting furbearer \nharvests. Landscape scale variables such as forest cover type, weather, and landscape \npattern account for a relatively high proportion of marten, beaver, and fisher harvests. \nThese variables and the predictive power of the models reveal the influence that broad \nlandscape factors have on 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».