Impact of postfire management on forest regeneration in a managed hemiboreal forest, Estonia
Notice bibliographique
Résumé
Fire is a significant agent for the development of boreal and hemiboreal forests, altering soil and light conditions, affecting seedbanks, and removing seed trees. Burned areas should be managed with care, as inappropriate techniques prolong the regeneration period and reduce the diversity and resilience of stands to disturbances. To study the effects of fire and postfire management on the successional changes in regeneration abundance, species composition and tree height sample plots were established in sandy pine forests in northwestern Estonia on areas burned 2 or 22 years ago. Five types of sample plots were established: (i) areas without fire damage, (ii) burned uncleared areas, (iii) burned forest areas cleared after forest fire, (iv) burned uncleared areas with live trees, and (v) burned uncleared areas with dead trees. Three main tree species common to hemiboreal forests were analyzed: Betula spp., Pinus sylvestris L., and Populus tremula L. Results showed that clearing burned areas after wildfire significantly reduced the abundance of regeneration compared with burned uncleared areas but favored height growth of P. sylvestris in later development. To regenerate and maintain mixed stands after wildfire, retaining some residual trees can facilitate regeneration compared with complete clearing, although a dense stand with live trees or a large amount of deadwood can hinder regeneration.
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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 ».