Overstory and understory development in thinned and underplanted Oregon Coast Range Douglas-fir stands
Notice bibliographique
Résumé
Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) forests managed for timber in western Oregon frequently lack structure and diversity associated with old-growth forests. We examined thinning effects on overstory and understory development for 8 years after treatment. Three 30- to 33-year-old Oregon Coast Range plantations were partitioned into four overstory treatments: unthinned (~550 trees/ha) and lightly (~250 trees/ha), moderately (~150 trees/ha), and heavily (~75 trees/ha) thinned. Within each overstory treatment, two understory treatments were established: underplanted with Douglas-fir and western hemlock (Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg.) or not underplanted. Thinning increased overstory stem growth, crown expansion, and retained crown length. Thinned overstory canopies began to close rapidly the third year after thinning, decreasing % skylight by approximately 2%/year, whereas % skylight in unthinned stands increased slightly. All seedlings planted in unthinned stands died, whereas eighth year survival in thinned stands averaged 88%. Natural regeneration densities and distributions were highly variable. Understory shrub cover was reduced by harvesting disturbance but recovered by the fifth year. Thinning increased understory plant species diversity, and no shrub species were lost. Thinning to low densities and underplanting has the potential to accelerate development of multilayered stands characteristic of old-growth Douglas-fir forests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».