Fifty years of partial harvesting in a mixed mesophytic forest: composition and productivity
Notice bibliographique
Résumé
Long-term silvicultural trials contribute to sustainable forest management by providing a better scientific understanding of how forest ecosystems respond to periodic timber harvesting. In this study, species composition, diversity, and net periodic growth of tree species in a mixed mesophytic forest in the central Appalachians were evaluated after about a half century of management. Three partial cutting practices on 18 research compartments and on 3 unmanaged reference compartments were evaluated (19512001) on 280 ha. Single-tree selection, diameter-limit harvesting, and timber harvesting in 0.162-ha patches were assessed on three northern red oak site index50(SI) classes: 24, 21, and 18. ShannonWeiner's diversity index (H′) declined from the first (19511959) to last (19872001) measurements and was related to both SI (P = 0.004) and treatment (P = 0.009). Sugar maple (Acer saccharum Marsh.) and red maple (Acer rubrum L.) were the two most abundant species in recent years (19872001); in contrast, in initial inventories (19511959), northern red oak (Quercus rubra L.) and chestnut oak (Quercus prinus L.) were most abundant. Net periodic annual increment (PAI) of merchantable trees (DBH ≥12.7 cm) was related to both SI (P = 0.004) and treatment (P = 0.003). Mean PAI ranged from 4.6 m3·ha1·year1for single-tree selection to 2.5 m3·ha1·year1for unmanaged reference areas across all SI classes. The decline of oak species suggests that only intensive and specific forest management focused on maintaining oak species can obtain historical levels of diversity.
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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 ».