Twenty years of community dynamics in a mixed conifer broad-leaved forest under a selection system in northern Japan
Notice bibliographique
Résumé
Single-tree selection has been employed widely in northern Japanese mixed forests, but management-induced changes in forests are not well understood. This study examined demographic parameters of major tree species during a 20-year study of a 68 ha stand in which single-tree selection has been conducted since 1971. Results showed that growth and survival of conifers (mostly Abies sachalinensis (Fr. Schm.) Masters) was the most strongly positively affected by the treatment. Nevertheless, recruitment of conifers was not sufficiently improved, suggesting their decreased dominance over the longer term. Instead, shade-intolerant broad-leaved species (mainly Betula ermanii Cham.) will gradually increase because of their higher recruitment rates after the treatment. Shade-tolerant broad-leaved species (mainly Acer mono Maxim. and Tilia japonica (Miq.) Simonkai) appeared to experience the most distinct negative effects, especially on survival. These trends differed markedly from those reported in previous papers concerning partial harvesting systems, which predicted an increase in dominance of shade-tolerant species. The results shown here should be generalized carefully because we have investigated only one stand without repetition of the control area. Nevertheless, trends described in this large-scale, long-term study could provide a basis for simulating stand dynamics. We discussed possible reasons for the observed patterns and provided implications for sustainable management in the region.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».