MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7098514011

CSIRO PUBLISHING International Journal of Wildland Fire, 2007, 16, 728–740 www.publish.csiro.au/journals/ijwf Small mammal communities in a pyrogenic habitat mosaic

2016· article· en· W7098514011 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Reproductive Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbundance (ecology)Disturbance (geology)HabitatWildlifeTaigaBiodiversityChronosequenceFire ecologyGeneralist and specialist speciesRelative species abundance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We studied the small mammal community across a mosaic of habitats created by a large wildfire in the mixed-wood boreal forest of Alberta, Canada, 5 years after the fire occurred. We focussed on four habitat types within this landscape mosaic, namely burnt stands, stands of unburnt forest within the burn, unburnt forest on the periphery of the fire, and areas harvested before the fire (and subsequently burnt). The abundance of the two most common species – red-backed voles (Clethrionomys gapperi) and deer mice (Peromyscus maniculatus) – often differed inside v. outside the burn’s perimeter; however, reproduction, survival and abundance showed little to no correlation with habitat. Year-to-year changes in the relative abundance of these two species appeared greater within the burn’s periphery; the heterogeneity of the burnt landscape also supported a higher diversity of small mammal species than seen at the periphery. Comparison of our results with those collected by a coincidental study of forest harvesting suggests that the responses of the communities and populations of the animals to the two disturbance types were relatively similar. The value of long-term and chronosequence studies notwithstanding, detailed study of the wildlife communities shaped by individual wildfires improves our overall understanding of the ecological effects of natural and anthropogenic disturbances.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,008

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,226 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPlant Reproductive BiologyTravaux en français237 207