Potentials of Natural Tree Regeneration after Clearcutting in Subalpine Forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Regeneration of interior mountain forests still is not adequately understood, although these forests are subject to intensified use over the last decades. We examined factors influencing the success of natural tree regeneration after harvesting in the Engelmann spruce–subalpine fir zone of the Monashee Mountains, British Columbia, Canada. Distance from the forest edge was an important factor for regeneration; at distances exceeding 70 m from the forest edge only 50% of plots showed sufficient natural regeneration to meet stocking targets compared with 90% of plots closer to forest edges. Seedling density and growth were superior in the more protected southern portions of clearcuts. Seedling growth was less in plots containing high cover of downed woody debris. There was no relationship between understory plant diversity or composition and tree seedling regeneration. However, cover of fireweed (Epilobium angustifolium) had a significant negative relationship with density but not growth of tree seedlings, particularly for lodgepole pine (Pinus contorta var. latifolia). Cover of fireweed decline substantially within the first 10 years after clearcutting. We conclude that natural regeneration of trees has potential to help achieve stocking targets and also to maintain natural diversity of tree species if spatial constraints, especially thresholds in clearcut size, are considered.
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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 | 0,000 | 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 ».