Effect of thinning and prescribed fire restoration treatments on woody debris and snag dynamics in a Sierran old-growth, mixed-conifer forest
Notice bibliographique
Résumé
Forest managers have little information of the effects of common restoration treatments, thinning and burning, on dead woody material (DWM) dynamics in fire-suppressed forests. Fine woody debris (FWD; 0.6–29.9 cm), coarse woody debris (CWD; ≥30.0 cm), and snags (≥5 cm) were inventoried and mapped in eighteen 4 ha plots before and after applying thinning (overstory, understory, and no thinning) and burning (burn and no burn) treatments. The combination of burning and thinning reduced FWD and CWD quantity and mean piece size, removed highly decayed logs, and increased small (5.0–24.9 cm) snag recruitment. In contrast, thin-only treatments produced similar results but increased FWD and did not remove many small snags. There were no differences in DWM response between the two thinning treatments. Log and snag spatial patterns prior to and following treatment were similar. These results indicate that burning in combination with thinning is more effective at reducing surface FWD and CWD, and removing small trees than are burn-only and thin-only treatments. Although large snags and logs were consumed in the burn, long-term recruitment of these habitat structures relies on managers retaining large-diameter trees. Repeated burns need to be conducted after initial restoration treatments to understand natural patterns of DWM.
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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 | 0,001 | 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 ».