Tree growth response to fuel reduction treatments along a topographic moisture gradient in mixed-oak forests of Ohio, U.S.A.
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the effect of the soil moisture gradient on tree growth response to prescribed fire and thinning in oak-dominated forests of Ohio. Six hundred and ninety-six increment cores (348 trees, five species) were collected from eighty 0.1 ha plots distributed across four treatments (control, thin, burn, thin + burn) in two sites. Ring widths were converted to basal area increments (BAIs). A water balance approach based on geographic information systems (GIS) was used to assess the potential evapotranspiration (PET) and moisture deficit for each tree, along with a long-term integrated moisture index, also based on GIS. The moisture gradients varied considerably across the landscape, with the highest PET and moisture deficit on ridges and south-facing slopes. This variation influenced the BAI of the studied species, but more strongly in the control stands than in the managed stands, where treatment effects became the main drivers of growth. Oaks exhibited greater BAI on sites with intermediate moisture demand or stress, whereas the non-oaks had greater BAI on more mesic sites. Moisture deficit and PET also interacted to influence BAI of yellow-poplar (Liriodendron tulipifera L.) and white oak (Quercus alba L.), particularly in the control. These results demonstrate the strong regulatory effect of the topographically controlled soil moisture gradient on tree growth in mixed-oak (Quercus spp.) forests, which can be explored to better understand community response to prescribed fire and thinning treatments.
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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 ».