Effects of logging debris treatments on five-year development of competing vegetation and planted Douglas-fir
Notice bibliographique
Résumé
Although considerable research has focused on the influences of logging debris treatments on soil and forest regeneration responses, few studies have identified whether debris effects are mediated by associated changes in competing vegetation abundance. At sites near Matlock, Washington, and Molalla, Oregon, studies were initiated after timber harvest to quantify the effects of three logging debris treatments (dispersed, piled, or removed) on the development of competing vegetation and planted Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco var. menziesii ). Each debris treatment was replicated with initial and annual vegetation control treatments, resulting in high and low vegetation abundances, respectively. This experimental design enabled debris effects on regeneration to be separated into effects mediated by vegetation abundance and those independent of vegetation abundance. Two to three years after treatment, covers of Scotch broom ( Cytisus scoparius (L.) Link) at Matlock and trailing blackberry ( Rubus ursinus Cham. & Schltdl.) at Molalla were over 20% greater where debris was piled than where it was dispersed. Debris effects on vegetation abundance were associated with 30% reductions in the survival of Douglas-fir at Matlock (r2 = 0.62) and the stem diameter at Molalla (r2 = 0.39). Douglas-fir survival and growth did not differ among debris treatments when effects were evaluated independent of vegetation abundance (i.e., with annual vegetation control), suggesting negligible short-term effects of debris manipulation on soil productivity.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».