Soil disturbance and aspen regeneration on clay soils: Three case histories
Notice bibliographique
Résumé
Sustaining forest productivity requires maintaining soil productivity and prompt establishment of adequate regeneration following harvest. We determined effects of commercial, winter-logging of aspen-dominated stands on soil disturbance and development of regeneration on three sites with clay soils. We established transects across each site, recorded pre-harvest stand information, post-harvest site disturbance, and first-year aspen sucker density and height. Use of large logging equipment produced heavy disturbance on 38% of a well-drained site; 45% of the area had no aspen suckers and 82% had less than the recommended minimum of 15 000 (15 k) suckers per ha (6 k ac −1 ). Mean height of dominant suckers was 45 cm (18 in). Hand felling and a small skidder caused heavy disturbance on 12% of a moderately well-drained site. Sucker density averaged 34 k ha −1 (14 k ac −1 ) and height was 97 cm (38 in). Cut-to-length (CTL) equipment produced heavy disturbance on 11% of a somewhat poorly-drained site, mean sucker density of 24 k ha −1 (9.6 k ac −1 ), and height of 101 cm (40 in). These severely disturbed areas essentially are removed from the aspen-producing land base. Retaining the northern hardwood and conifer growing stock would result in less site disturbance and help maintain natural hydrologic and nutrient cycling processes. Key words: aspen management, site disturbance, sustainable management, logging damage, soil rutting, root damage, evapotranspiration, soil aeration, clearcutting with residuals
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».