Coarse woody debris in old <i>Pinus sylvestris</i> dominated forests along a geographic and human impact gradient in boreal Fennoscandia
Notice bibliographique
Résumé
Coarse woody debris (CWD) was studied in old Pinus sylvestris L. dominated forests in three geographic regions in the middle boreal vegetation zone: (i) in Häme in southwestern Finland, characterized by a long history of forest utilization, (ii) in Kuhmo in northeastern Finland, with a more recent history of forest utilization, and (iii) in the Vienansalo wilderness area in northwestern Russia, characterized by large areas of almost natural forest. Within the geographic regions the measured 0.2-ha plots were divided into three stand types according to the degree of human impact: (i) natural stands, (ii) selectively logged stands, and (iii) managed stands. The results showed that compared with natural forests, forest management has strongly reduced both the amount and diversity of CWD. The highest total CWD volumes were found in the natural stands in Häme (mean 67 m 3 ·ha 1 ) and Kuhmo (92 m 3 ·ha 1 ) and in the selective logged stands in Vienansalo (80 m 3 ·ha 1 ), while the lowest CWD volumes were found in the managed stands in Häme (7 m 3 ·ha 1 ) and Kuhmo (22 m 3 ·ha 1 ). The duration of forest utilization also plays a role, as forests with short management histories (Kuhmo region) still carried structural legacies from earlier more natural stages of the forest. In addition to lower total CWD volumes, managed stands also largely lacked certain dead wood characteristics, particularly large dead trees and standing dead trees with structural diversity characteristics (such as stem breakage, leaning stems, and fire scars) when compared with natural and selectively logged stands. The CWD characteristics of stands selectively logged in the past were often comparable with those of natural stands, suggesting that old selectively logged stands can be of high value from the nature conservation point of view.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».