Snag dynamics in partially harvested and unmanaged northern hardwood forests
Notice bibliographique
Résumé
We used data from hardwood-dominated permanent sample plots in Ontario to estimate the probability of a tree falling during the 5 year period in which it dies ("tree fall"), and likewise the 5 year probability of snag fall. Tree fall probabilities ranged from 5% to 31% across species, with smaller dead trees more likely to be downed than larger ones. Expected half-lives (median time from death to fall) for 25 cm diameter snags varied from 5 to 13 years among species. Fall rates were higher for 10 cm diameter snags but relatively constant for 20–60 cm diameter snags. Recent harvesting substantially increased the probabilities of both tree fall and snag fall, with the former effect most pronounced for small individuals. We used these estimated fall rates to simulate snag dynamics in uneven-aged sugar maple (Acer saccharum Marsh.) stands. Mean snag densities were 32 and 50 snags/ha in selection-management and old-growth scenarios, respectively. Fifty-four percent of this difference was attributable to the lower density of live trees in the selection-management scenario, while 31% was attributable to losses of snags during harvesting. Silvicultural practices that strategically increase tree mortality rates, together with snag retention, as far as safety permits, during harvesting, could represent an effective approach to snag management under the selection system.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».