The maintenance of understory residual flora with even-aged forest management: A review of temperate forests in northeastern North America
Notice bibliographique
Résumé
This study reviews the effects of even-aged forest management (primarily clearcut logging) on the dynamics, structure, and composition of understory vascular plant communities in remnant late-successional (old-growth and old re-growth) forests of northeastern North America. Less than 1% of forested land in the region has never been cleared and remnant patches of primary woodland (i.e., continuously forested since European colonization; ~350 BP) are few, small and isolated within a second-growth landscape that is increasingly managed in open and immature forest age-classes. The historical loss and fragmentation of pre-settlement forested habitat has generated considerable scientific and public debate about whether additional declines in late-successional woodland, as a result of contemporary land uses (e.g., clearcut logging), threaten species that are associated with old forest conditions. We focused particular attention on residual plants (i.e., flora associated with late-successional forests) that may be dependent upon older stand conditions for maximal growth or that are less common within intensively managed landscapes. Despite a general community-wide resiliency to clearcutting, we found that a number of residual plants in northeastern forests are typically eliminated or have a reduced presence in recovering stands after logging (e.g., Oxalis montana (L.), Aralia nudicaulis (L.), Taxus candensis (Marsh.)). The most sensitive species to clearcutting include mycotrophs, taxa with limited seed dispersal and (or) low rates of clonal expansion (<10 cm/year), and species reliant on specific seedbed conditions associated with older forests (e.g., decayed logs). These results suggest that the preservation of remnant late-successional forests (both old-growth and old re-growth) may be necessary for the maintenance of some residual plant populations in highly disturbed and fragmented forest landscapes in the northeastern North America.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».