Regeneration dynamics after patch cutting and scarification in yellow birch – conifer stands
Notice bibliographique
Résumé
We present the 6 year effects of different cutting patterns (patch-selection cutting with 20, 30, and 40 m diameter gaps, 1 ha patch clear-cut, and uncut control) and spot scarification, on seedbed coverage and regeneration dynamics in yellow birch ( Betula alleghaniensis Britton) – conifer stands in eastern Quebec, Canada. After 3 years, yellow birch had established better in cutting patterns with gaps than in the patch clear-cut and in the control, while its density was 7 times higher in scarified than in nonscarified subplots. After 6 years, scarified openings and the borders of openings had 3–5 times more seedlings >30 cm in height than nonscarified openings and the understory between the gaps. The loss of advance growth in openings was the main result for conifer species, although recruitment of new balsam fir ( Abies balsamea (L.) Mill.) seedlings was accelerated by scarification. Despite the abundance of red spruce ( Picea rubens Sarg.) seed-trees on the site, our treatment combinations failed to promote its natural regeneration. Varying gap size did not change the total density of competing vegetation but modified the composition of this shrub layer. Our 6 year results suggest that maintaining conifer species, and the mixed composition of the stands, is uncertain over the long term.
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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 ».