Controls on conifer regeneration in managed riparian forests: effects of seed source, substrate, and vegetation
Notice bibliographique
Résumé
Red alder (Alnus rubra Bong.) commonly dominates the overstory in managed riparian forests of the Pacific Northwest. Although it is assumed that competition with a dense shrub layer inhibits succession from hardwoods to shade-tolerant conifers within these forests, this assumption has not been explicitly tested. We hypothesized that seed availability rather than competitive interactions largely shape patterns of conifer regeneration in managed riparian forests. At nine locations in western Washington, we established paired transects in riparian sites adjacent to abundant versus few or no sources of seed to examine the importance for conifer regeneration of dispersal limitation, rooting substrate, and vegetation cover. Frequency and density of regeneration were significantly greater in transects within 100 m of remnant forest patches than in paired sites at greater distances (mean frequencies of 59 vs. 18% and densities of 0.23 vs. 0.16 trees/m2, respectively). Where seed sources were present, regeneration was positively associated with coarse woody debris and negatively associated with fine litter. Regeneration was most abundant in plots with <10% herb or shrub cover; however, for most species, recruitment occurred across the full range of understory plant cover. We detected no relationship between regeneration density and overstory conifer or hardwood cover. Our results suggest that, in managed forests, conifer regeneration is largely limited by seed availability and only secondarily by competitive interactions or substrate conditions. In managed landscapes, conventional strategies of vegetation control are not likely to be as effective in increasing conifer regeneration in riparian forests as managing for seed sources through green-tree retention.
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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) | 0,001 | 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 ».