Vegetative growth response of black cherry (<i>Prunus serotina</i>) to different mechanical control methods in a biosphere reserve
Notice bibliographique
Résumé
We assessed the effectiveness of different management strategies against the non-native invasive tree species black cherry ( Prunus serotina Ehrh.). The species causes substantial management problems in European forest ecosystems, like the Valle del Ticino Biosphere Reserve in Italy, by suppressing the regeneration of native tree species. This can modify ecological key processes and cause biodiversity loss. Since chemical and biological control has mainly been abandoned in European forest ecosystem management, mechanical control measures are presently the preferred option to proceed against the black cherry but have shown very limited results in the reserve. The aim was to control the success of felling the species and to test other mechanical control methods such as girdling and snapping the trees with regard to their efficiency by quantifying the species’ growth reactions. For this purpose, observational studies were conducted in two forest stands of which one was treated in 1996 and the other more recently in 2009. A subsample of resprouting stumps was treated a second time in 2010 to observe the effect of a direct second cutback. An experimental study was implemented in a third forest stand also in 2010 to compare three different mechanical control methods. The results suggest that felling black cherry is ineffective if the objective is to reduce the species’ abundance because resprouts occur on 100% of the treated trees and biomass increment is not reduced in the long term. Girdling proved to be the most effective treatment across the diameter classes considered.
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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 ».