Immediate tree uprooting after retention-felling in a coniferous boreal forest in Fennoscandia
Notice bibliographique
Résumé
We studied the immediate effects of retention-felling on the occurrence of tree uprooting in two different types of boreal spruce forest in Finland to determine whether susceptibility to uprooting is dependent on the biotope. During the first post-treatment year, 7.1% of the trees in the paludified forest type and 1.8% in the upland forest type were uprooted. During the 2 following post-treatment years, uprooting percentages increased considerably (39.3% in the paludified type and 11.5% in the upland type in year 2; 48.3% in the paludified type and 15.2% in the upland type in year 3). Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.), the dominant species in both forest types, was the species most susceptible to uprooting. The high uprooting rate in the paludified groups was probably caused by an interaction between the rocky ground and moist overlying peat layer with the shallow root system of P. abies. As paludified forest biotopes are generally recognized to have high biodiversity, the use of green-tree retention in these biotypes may enhance the continuum and survival of sensitive species. Moreover, because of the high level of uprooting, green-tree retention in paludified forest types can quickly and more naturally help restore levels of coarse woody debris.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».