Response of coastal Douglas-fir and competing vegetation to repeated and delayed weed control treatments during early plantation development
Notice bibliographique
Résumé
A key silvicultural decision in managing young conifer plantations is determining the number and timing of release treatments to control competing vegetation. Three coastal Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) plantations were treated under eight alternative herbicide regimes during the first 5 years after planting to test treatment effects on vegetation dynamics and seedling growth. After termination of herbicide treatments, competing vegetation developed at a rate similar to that of check plots, reaching 40%–60% cover in the first growing season and approaching 100% by the third. Recovery of competing vegetation was slightly more rapid with greater number of previous releases. Annual volume growth of seedlings was negatively correlated with current cover of competing vegetation, but competitive effects from previous years were fully accounted for by initial tree size. Under 4 years of release, delaying treatment by 1 year reduced volume attained at the end of 5 years by about 15%. Plots receiving 5 consecutive years of weed control reached the 5 year volume of check plots in only 3.9 years, implying an age shift of 1.1 years. Increasing the number of operational release treatments significantly improved seedling growth in the short term, but long-term growth effects must be monitored to determine the economically optimal regime.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».