Long-term effects of silviculture on soil carbon storage: does vegetation control make a difference?
Notice bibliographique
Résumé
Forests and the soils beneath them are Earth's largest terrestrial sinks for atmospheric carbon (C) and healthy forests provide a partial check against atmospheric rises in CO2. Consequently, there is global interest in crediting forest managers who enhance C retention. Interest centres on C acquisition and storage in trees. Less is directed to understorey management practices that affect early forest development. Even less is paid to the largest ecosystem reservoir of all – the mineral soil. Understorey vegetation control is a common management practice to boost stand growth, but the consequence of this on ecosystem C storage is poorly understood. We addressed this by pooling data from five independent groups of long-term studies in the western US. Understorey control increased overstorey biomass universally, but C contents of the forest floor and top 30 cm of mineral soil largely were unaffected. Net soil C increment averaged 1.3 Mg C ha−1 year−1 in the first decade. We conclude that soil C storage is not affected adversely by vegetation management in forests under a Mediterranean climate. However, understorey shrubs can profoundly affect stand susceptibility to wildfire. We propose that C accounting systems be strengthened by assessing understorey management practices relative to wildfire risk.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».