Lichen Conservation in Heavily Managed Boreal Forests
Notice bibliographique
Résumé
Lichens are an important component of the boreal forest, where they are long lived, tend to accumulate in older stands, and are a major food source for the threatened woodland caribou (Rangifer tarandus caribou). To be fully sustainable, silvicultural practices in the boreal forest must include the conservation of ecological integrity. Dominant forest management practices, however, have short-term negative effects on lichen diversity, particularly the application of herbicides. To better understand the long-term effects of forest management, we examined lichen regeneration in 35 mixed black spruce (Picea mariana) and jack pine (Pinus banksiana) forest stands across northern Ontario to determine recovery following logging and postharvest silvicultural practices. Our forest stands were 25-40 years old and had undergone 3 common sivilcultural treatments that included harvested and planted; harvested, planted, and treated with N-[phosphonomethyl] glycine (glyphosate); and harvested, planted, and treated with 2,4-dichlorophenoxyacetic acid (2,4-D). Forest stands with herbicide treatments had lower lichen biomass and higher beta and gamma diversity than planted stands that were not treated chemically or control stands. In northwestern Ontario, planted stands that were not treated chemically had significantly greater (p < 0.05) alpha diversity than stands treated with herbicides or control stands. Our results show that common silvicultural practices do not emulate natural disturbances caused by wildfires in the boreal forest for the lichen community. We suggest a reduction in the amount of chemical application be considered in areas where lichen biomass is likely to be high and where the recovery of woodland caribou is an objective.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».