Effects of post‐windthrow salvage logging on microsites, plant composition and regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Questions How does windthrow influence plant diversity and composition as well as regeneration and microsite characteristics? What are the consequences of post‐windthrow salvage logging on these key attributes? Location Eastern black spruce–moss forest,Quebec,Canada. Methods A total of 92 plots were sampled, each with a radius of 11.28 m; 49 of these plots were salvaged while 43 were unsalvaged. Regeneration density, plant diversity and seedbeds were characterized. We tested the effect of microtopography and windthrow severity on species richness and Shannon diversity index for salvaged and unsalvaged windthrows using a mixed model. Partial redundancy analysis (RDA) determined which environmental and stand characteristics were most important in explaining differences in plant species and forest floor types among the treatments. The effects of treatments (salvaged and unsalvaged windthrows), microtopography attributes, windthrow severity and regeneration species on seedling and sapling abundance were tested using a linear mixed model. Results Salvaged windthrow, with a large proportion of skid trails, dead mosses andSphagnum, had a lower degree of seedbed heterogeneity. Also, some understorey species present in the unsalvaged ecosystem were absent from the salvaged windthrow.Sphagnumand other moss species were clearly associated with the unsalvaged treatment. White birches were positively associated with mound microtopography in the unsalvaged windthrow. Conclusion From an ecosystem‐based forest management perspective, natural post‐windthrow understorey conditions and microsite heterogeneity can be in part maintained in salvaged cut blocks by incorporating retention patches that include downed and standing dead wood and living trees of diverse sizes. These steps should favour plant regeneration and augment diversity for salvage logging after wind disturbance.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».