Effects of thinning-induced changes in structural heterogeneity on growth, ingrowth, and mortality in secondary coastal Douglas-fir forests
Notice bibliographique
Résumé
Thinning is believed to accelerate the development of late-successional attributes, thereby enhancing stand structural heterogeneity in young, secondary forests. By making use of a large-scale experiment implemented in 40- to 60-year-old coastal Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirbel) Franco) forests, we addressed the following objectives: (i) determine the effect of three thinning treatments on the temporal dynamics (first 11 years after thinning) of key forest structure measures, (ii) evaluate the relationships between spatially explicit structural diversity measures and spatially nonexplicit stand metrics, and (iii) test the relationships between stand structure and observed periodic stand volume growth, ingrowth, and mortality. Treatments consisted of high-density, moderate-density, and variable-density thinnings-from-below, as well as a control. Differences in stand structural heterogeneity between treatments were mostly nonsignificant. However, our results suggest that variable-density stands displayed structural enrichment as tree size and tree species diversity increased throughout the study period as a result of continuous ingrowth of species other than Douglas-fir. Simple spatially nonexplicit metrics could not be used to reliably model spatially explicit structural diversity measures. The inclusion of structural and species diversity measures only rarely improved accuracy of sample plot level growth, ingrowth, and mortality prediction models. Despite the short-term nature of this study, we conclude that variable-density thinning shows promise in increasing structural heterogeneity in young even-aged stands. The inclusion of structural diversity measures in growth and mortality models may be beneficial, but further work is needed to clarify the underlying relationships, particularly at the individual-tree level.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».