Understory plant responses to uneven-aged forestry alternatives in northern hardwood–conifer forests
Notice bibliographique
Résumé
The understory layer encompasses the majority of plant species diversity in forested ecosystems and may be sensitive to timber harvest disturbance. We hypothesize that (i) uneven-aged, low-intensity silvicultural systems can maintain understory plant diversity and support late-successional species following harvest disturbance; (ii) retaining and enhancing stand structural complexity can increase understory plant diversity in northern hardwood–conifer forests; and (iii) plant responses are influenced by interactions among canopy structure, soils, and climate processes. Experimental treatments include single-tree selection and group selection, both modified to increase structural retention, and a third technique designed to promote late-successional forest structure and function, structural complexity enhancement. Four replications of each treatment were applied to 2 ha units in Vermont and New York, USA. Understory vegetation was monitored 2 years pre- and 4 years post-treatment. Results show that over time, understory responses were strongly affected by overstory treatment and less influenced by soils and drought. All treatments succeeded at maintaining overall composition and diversity. However, late-successional diversity increased significantly in structural complexity enhancement units compared with group selection units. These results indicate that while conventional uneven-aged systems can maintain understory plant diversity, variations that retain or enhance structural complexity may be more effective at retaining late-successional species.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».