Soil properties, aspen, and white spruce responses 5 years after organic matter removal and compaction treatments
Notice bibliographique
Résumé
Retaining organic matter and preventing soil compaction are important factors affecting the sustainability of managed forests. To assess how these factors affect short-term ecosystem dynamics, pre-treatment and 1 year and 5 year post-treatment soil properties and post-treatment tree growth responses were examined in a boreal trembling aspen (Populus tremuloides Michx.) dominated ecosystem in northeastern British Columbia, Canada. The experiment used a completely randomized design with three levels of organic matter removal (tree stems only; stems and slash; stems, slash, and forest floor) and three levels of soil compaction (none, intermediate (2-cm impression), heavy (5-cm impression)). Removal of the forest floor initially stimulated aspen regeneration and significantly reduced height growth of aspen and white spruce (Picea glauca (Moench) Voss). The compaction treatments had no effect on aspen regeneration density. At year 5, heights of both aspen and white spruce were negatively correlated (r 2 > 0.31, p < 0.0001) with upper mineral soil bulk density and were lowest on forest floor removal treatments, where minimal recovery from compaction was observed. There was some evidence for recovery of soil properties to preharvest conditions where expansion of herbaceous vegetation increased soil organic matter.
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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 | 0,001 |
| 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 ».