Altering successional trends in oak forests: 19 year experimental results of low- and moderate-intensity silvicultural treatments
Notice bibliographique
Résumé
Intensive silvicultural treatments can sometimes prevent the conversion of an oak (Quercus spp.) forest to a forest composed of mesophytic competitors following harvest, but the required labor is a disincentive for many private landowners. In this study, shelterwood removal, commercial clear-cutting, understory control, and oak underplanting were conducted on mesic and dry–mesic sites in southwestern Wisconsin to evaluate the effect of these treatments on forest composition and to identify the least intensive combination needed for successful oak regeneration. Commercial clear-cutting, with or without prior herbicide spray of low vegetation and oak underplanting, resulted in nearly complete dominance by a wide array of non-oak species on both mesic and dry–mesic sites. In contrast, 153–903 ha–1of the oaks that were underplanted on shelterwood – understory removal plots successfully achieved dominant or codominant status by age 19. Control of tall understory saplings was essential for successful oak regeneration on both sites. On the mesic site, oak underplanting was an additional necessary treatment, whereas natural regeneration was adequate in shelterwood plots on the dry–mesic site. The study suggests that successful oak regeneration can be obtained on productive sites in this region after a single application of a moderately intense silvicultural treatment, although the effort required for understory control may still be an obstacle to widespread application without external incentives.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».