UNDERSTORY VEGETATION AND ENVIRONMENT RESPONSES TO TILLAGE, FOREST HARVESTING, AND CONIFER PLANTATION DEVELOPMENT
Notice bibliographique
Résumé
Increasing demand to conserve biodiversity in managed forests necessitates better understanding of the impacts of forestry practices on the species‐rich herbaceous layer. We compared composition and diversity of understory vegetation, environmental features, and stand structure of forests in New Brunswick, Canada, under four different management scenarios, including: young (24–66 yr) naturally regenerated forests and conifer plantations (19–64 yr) established after clear‐cutting, mature (77–100 yr) naturally regenerated forests originating from natural disturbance (insect defoliation), and old‐field plantations (31–77 yr) established on abandoned agricultural fields. The objectives were to determine how plant composition, forest structure, and microenvironment differed among stand types and which environmental or structural features were related to understory species. Detrended correspondence analysis (DCA) and multiresponse permutation procedure (MRPP) indicated that stand types differed in species composition and environments. Plantations were significantly lower in density of snags, deciduous canopy cover, and leaf substrate, and higher in coniferous canopy cover and needle, twig, and moss substrates than the natural stands. Old‐field plantations had less cover of pits and mounds than all other stand types. Mature natural stands contained the greatest amount of coarse woody debris (CWD) in all decay classes and snags >14 cm diameter, and the lowest density of trees >5 cm diameter and moss cover. Canonical correspondence analysis (CCA) showed that species in both natural stand types are associated with decayed CWD, deciduous cover, and leaf substrate. Species in cutover plantations were associated with coniferous cover and needle substrate. Species composition in old‐field plantations was distinct, with the lowest species richness and diversity of all stand types. We present a conceptual model illustrating the initial direct effects of previous land use and harvesting or postharvest treatments and the subsequent indirect effects associated with plantation or natural stand development on environmental features and understory vegetation. We recommend extending plantation harvest cycles to facilitate reestablishment and expansion of plant populations and maintaining diverse tree canopy composition, coarse woody debris, and pit and mound topography to sustain critical habitat for vascular understory plant species in managed forests.
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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 ».