Experiments for alternative management of forest reserves: effects of partial cutting on stem growth and mortality of large oaks
Notice bibliographique
Résumé
Although protected forests are usually kept as free of human disturbance as possible, careful cutting may favour biodiversity in such areas. However, the use of heavy machinery during cutting operations may have a negative impact on protected forests. The large oaks ( Quercus spp.) found in many temperate nature reserves have a rich associated biodiversity. In 25 conservation forests in Sweden, the basal area growth and mortality of 250 large oaks (31–110 cm DBH) were compared between plots that were partially cut to promote the growth and survival of oaks and undisturbed plots. Each forest had one treatment plot (1 ha) and one undisturbed reference plot (1 ha) with similar levels of canopy cover. In 2002–2003, about 25% of the basal area was harvested in treatment plots, thereby increasing canopy openness from 14% to 33%. Cutting increased the mean relative basal area growth of large oaks (49% by plot, 22% by tree) after four seasons (P = 0.026). However, in nine forests, the growth rate was not higher in the treated plot than in the reference plot. Mortality, apparently due to cutting, was recorded only in one forest, where 18 large oaks died. Tree condition (percentage of dead large branches in crown) was the best (negative) predictor of growth rate, and openness around oak crown was also a (positive) predictor. Partial cutting favoured the growth of oaks and may be recommended, but a “hands-off” policy is also effective for these conservation forests.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».