Early trajectories of forest understory development on reclamation sites: influence of forest floor placement and a cover crop
Notice bibliographique
Résumé
We tested whether direct placement of forest floor material (FFM: litter, fibric, humus layers and surface mineral horizons) and sowing of a cover crop (Melilotus officinalis) could facilitate the establishment of native forest understory species at a reclaimed coal mine in Alberta, Canada. FFM was salvaged at two depths (15 and 40 cm) from a recently harvested native aspen forest and immediately placed at the same depths on the reclamation site. Total richness (approximately 61 species in 96 subplots) was similar in each of 3 years post‐placement; total richness for all 3 years combined was 87 including 34 typical boreal forest understory species plus 30 other natives. The deeper treatment reduced cover of all species, native and non‐native species in year 1. In year 3, the deeper treatment still had lower cover of non‐native species but had higher cover of forest understory species in years 2 and 3. The deeper treatment also resulted in lower species richness per plot, but only in year 1. In year 2 (when the biennial clover was at its tall stage), the cover crop treatment was associated with lower cover of non‐native species but did not affect the cover of native forest understory species. Direct placement of FFM can help facilitate establishment of a diverse native boreal forest understory in a reclaimed landscape. Although richness and cover may be initially higher with shallower salvage and placement, deeper salvage may ultimately be better for encouraging establishment of native forest understory species.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».