The effects of silvicultural disturbances on cryptogam diversity in the boreal-mixedwood forest
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In northern forests, cryptogams (spore producing plants) occupy a key position in forest ecosystem diversity and function. Forest harvesting and silvicultural practices have the potential to reduce cryptogam diversity. This project uses four blocks that were mechanically site prepared, planted with a single conifer species, and subsequently subjected to five conifer release treatments: (1) motor-manual cleaning, (2) mechanical brush cutting, (3) aerial application of triclopyr, (4) aerial application of glyphosate, and (5) control (untreated clearcut). Five 10 × 10 m subplots were installed in each of the five treatment plots and the uncut forest on the four blocks. Botanical surveys were conducted before and 15 years after treatments. Species richness and abundance, Shannon's and Heip's indices, and rank abundance diagrams clearly show that richness and abundance were affected by silvicultural treatments. Vegetation management treatments resulted in significant reductions in cryptogam diversity, to the point that only a few colonists and drought-tolerant species remained. Cryptogam diversity was ranked in the following order: forest > clearcut > mechanical clearing > herbicide treatment. Herbicide treatments had the greatest initial effect on species richness, species abundance, and diversity indices. Cryptogam diversity showed signs of recovery 5 years after treatments. Missed strips (untreated areas) within a clearcut provided a refuge for remnant communities of forest cryptogams that could play a key role in the rehabilitation forest diversity.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle