Enrichment planting does not improve tree restoration when compared with natural regeneration in a former pine plantation in Kibale National Park, Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Given the high rates of deforestation and subsequent land abandonment, there are increasing calls to reforest degraded lands; however, many areas are in a state of arrested succession. Plantations can break arrested succession and the sale of timber can pay for restoration efforts. However, if the harvest damages native regeneration, it may be necessary to intervene with enrichment planting. Unfortunately, it is not clear when intervention is necessary. Here, we document the rate of biomass accumulation of planted seedlings relative to natural regeneration in a harvested plantation in Kibale National Park, Uganda. We established two 2‐ha plots and in one, we planted 100 seedlings of each of four native species, and we monitored all tree regeneration in this area and the control plot. After 4 years, naturally regenerating trees were much taller, larger and more common than the planted seedlings. Species richness and two nonparametric estimators of richness were comparable between the plots. The cumulative biomass of planted seedlings accounted for 0.04% of the total above‐ground tree biomass. The use of plantations facilitated the growth of indigenous trees, and enrichment planting subsequent to harvesting was not necessary to obtain a rich tree community with a large number of new recruits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».