L’importance de la forêt résiduelle pour conserver les communautés fauniques dans des paysages boréaux perturbés par la coupe forestière.
Bibliographic record
Abstract
L’analyse des effets à court terme de la coupe à blanc sur la faune en forêt boréale a démontré que mis à part les petits rongeurs, la plupart des espèces fauniques forestières étudiées désertent les parterres de coupe. Compte tenu de l’importance de la forêt résiduelle pour la faune, le potentiel faunique de celle-ci a été évalué en utilisant différents patrons de dispersion et de taille de structures forestières résiduelles (SFR). Les séparateurs de 60 à 100 m de largeur se sont avérés peu adéquats pour certaines espèces, tandis que des blocs de 18 à 50 ha étaient plus appropriés. Les blocs résiduels issus de la coupe en mosaïque (85-100 ha) et de l’approche en méga-blocs (250-300 ha) se sont toutefois avérés encore mieux adaptés au maintien des communautés fauniques de mammifères et d’oiseaux forestiers, soutenant des densités équivalentes à la forêt mature non perturbée. En utilisant de telles superficies de forêt résiduelle (85-300 ha), nos résultats ont démontré que la composition et la structure du peuplement, de même que la configuration du paysage, priment sur la superficie même des SFR.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".