Thinning and site quality influence aboveground tree carbon stocks in yellow-poplar forests of the southern Appalachians
Notice bibliographique
Résumé
Little information exists regarding the effects of intermediate stand management activities (e.g., thinning) on C storage. This lack of information has created uncertainty regarding trade-offs between the benefits observed following thinning and C storage. Using long-term growth data, this study examines the effect of thinning on C storage while controlling for the effects of site quality in yellow-poplar ( Liriodendron tulipifera L.) forests throughout the southern Appalachian Mountains. In 1960, one hundred and eighteen 0.1 ha plots were established in yellow-poplar forests throughout the southern Appalachians and subsequently thinned to a randomly assigned residual basal area (RBA) (square metres per hectare). Carbon storage increased through time across all levels of RBA. RBA had a long-term effect on C storage with greater C storage occurring at greater RBA. On average-quality sites, thinning to 30 m2·ha–1stored 84% more C than thinning to 10 m2·ha–1. At no time did plots with progressively lower RBA store more C than plots with progressively higher RBA. The results from this study provide information about the effects of intermediate silvicultural disturbance on C dynamics of the aboveground live tree pool in a complex landscape and may be used to inform decisions regarding trade-offs between active management and C storage.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».