Seed tree density, variable retention, and stand composition influence recruitment of white spruce in boreal mixedwood forests
Notice bibliographique
Résumé
In an operational-scale experiment, we examined natural regeneration of white spruce ( Picea glauca (Moench) Voss) under various degrees of variable retention harvesting across different overstory canopy compositions. We sampled four types of overstory canopy compositions (ranging from deciduous dominated to conifer dominated) and six rates of retention (2%, 10%, 20%, 50%, 75% and 100%). Spruce seedling densities, maximum height, and stocking rates were assessed in 432 transects and were found to be lowest in the deciduous stands and with 100% canopy retention (control). Regression tree analysis indicated that densities, maximum height, and stocking of spruce seedlings were greatest with higher availability of seed trees (>30·ha–1) and on machine corridors; in these circumstances stocking reached 74%. By contrast, stocking was less than 14% on retention strips with no machine traffic, when seed tree density was less than 11 seed trees·ha–1. However, stocking also declined with higher density of residual trees. Stocking in relation to density of seed trees was highest within clearcuts and lowest within the 75% retention intensity where low light transmission may have limited regeneration success. Passive soil disturbance from skidding appeared to be more important for the establishment of spruce seedlings than was the abundance of competing vegetation.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».