Frost-heaving damage to one-year-old <i>Picea abies</i> seedlings increases with soil horizon depth and canopy gap size
Notice bibliographique
Résumé
We studied first winter frost-heaving damage to one-year-old Picea abies (L.) Karst. seedlings planted in gaps made by group fellings (large circular gaps, ca. 500 m2) and single-tree selection cuttings (small irregularly shaped gaps, ca. 175 m2), as well as in uncut forest. One-month-old seedlings were planted on manually exposed LF, Ae, and B horizons that emulated various intensities and depths of scarification. The three experimental sites were located in multistoried Pinus sylvestris L. or P. abies forests on sandy loam or silt loam in southeastern Norway. Altogether, 5% of seedlings sustained frost heaving damage on the LF horizon, compared with 20% on the Ae horizon and 45% on the B horizon. On average, 31% of the seedlings in large gaps incurred frost-heaving damage compared with 20% in small gaps and 19% in uncut forest. Exposed roots and poorly anchored or uplifted seedlings were recurring classes of damage, especially on the B horizon and in large gaps. The above- versus below-ground biomass ratio of seedlings was higher on the B than on the Ae horizon in uncut forest and large gaps, inferring broken roots. Therefore, to reduce the risk of frost-heaving damage, shallow soil preparation and smaller gap sizes should be used.
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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 | 0,000 |
| 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 ».