Tree growth and mortality after small-group harvesting in New Zealand old-growth <i>Nothofagus</i> forests
Notice bibliographique
Résumé
In New Zealand uncertainty about how silvicultural systems influence growth and mortality of residual beech trees has caused controversy surrounding sustainable beech management. We assess the impact of group-selection harvesting on residual-tree growth and mortality in old-growth hard beech (Nothofagus truncata (Col.) Ckn.) and mixed red beech silver beech (Nothofagus fusca (Hook. F.) Oerst. Nothofagus menziesii (Hook. F.) Oerst.) forests. Proximity to cuts had a major influence on growth that varied with both species and initial tree diameter. For all three beech species, diameter increment of small trees (<60 cm DBH) in intact forest was less than that of large trees, but smaller trees grew two- to four-fold faster along cut edges than in intact forest. In contrast, growth of large hard beech and silver beech and intermediate-sized red beech trees did not vary with cut proximity, suggesting that these main canopy trees were growing at a maximum potential rate. Edge trees were more likely to die as their level of Platypus beetle infection increased, but overall mortality rates were unrelated to harvest proximity. These results demonstrate that complex mortality and growth responses to harvesting should be incorporated into forest growth models upon which silvicultural systems that sustain the structural, compositional, and functional characteristics of forests are based.
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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 | 0,001 |
| 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 ».