Changes in site productivity and the recovery of soil properties following wet- and dry-weather harvesting disturbances in the Atlantic Coastal Plain for a stand of age 10 years
Notice bibliographique
Résumé
Wet-weather logging can cause severe soil physical disturbances and redistribute residues. Although some research indicates negative effects of such disturbances on individual tree growth, the long-term resilience and resistance of soils and the ameliorative effects of site preparation are not fully understood. Three 20 ha loblolly pine ( Pinus taeda L.) plantations located on fertile wet pine flats on the coastal plain of South Carolina were subjected to five treatment combinations of harvest (wet and dry) and site preparation. Mean tree heights were 10.2–11.5 m, and stand biomass ranged between 95 and 143 Mg/ha. A rank diagnostic indicates that wet-weather harvesting did not significantly change site productivity between rotations, and bedding improved site productivity. At the polypedon scale (0.04 ha), there were no significant differences in tree height, biomass, or the rank diagnostic among classes of soil physical disturbances or harvesting residues when bedding was employed. On nonbedded sites, some levels of disturbance appeared to be superior to minimally disturbed sites. Based on 10 year results, wet pine flats are apparently resistant and resilient to the effects of wet-weather harvesting.
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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) | 0,001 | 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 ».