Twelve-year responses of planted and naturally regenerating conifers to variable-retention harvest in the Pacific Northwest, USA
Notice bibliographique
Résumé
We studied patterns of conifer regeneration over 12 years as part of a regional-scale experiment in variable-retention harvest in the Pacific Northwest, the DEMO Study. We compared survival and height growth of planted conifers and density and seral composition of natural regeneration among treatments with differing retention levels (15% versus 40%) and patterns (dispersed versus aggregated) replicated across a range of latitudes and forest zones. We also assessed plot-scale relationships of natural regeneration with overstory density and basal area, competing vegetation, and slash accumulations. Early (1- to 2-year) survival of planted seedlings was greater in dispersed treatments (Pinus monticola Douglas ex D. Don, Abies spp.) or unaffected by retention level or pattern (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco). Later (5- to 12-year) survival did not differ (all species), but growth was distinctly reduced in dispersed treatments and (or) at higher levels of retention. Density of natural regeneration was 1.5–2.5 times greater in dispersed treatments than in the cleared areas of aggregated treatments. Low-level dispersed retention promoted Pseudotsuga, the early-seral dominant, presumably by enhancing seed rain within a relatively high-light environment. Dispersed retention favored late-seral conifers. The ability to manipulate retention pattern and level to influence regeneration density and composition provides managers with flexibility in developing structurally complex and compositionally diverse forests.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».