SURVIVAL AND GROWTH OF UNDER-PLANTED TREES: A META-ANALYSIS ACROSS FOUR BIOMES
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The transformation of natural forest regeneration processes by human activities has created the need to develop and implement new models of forest management. Alternative silvicultural systems such as variable retention harvest, partial and patch cuts, and older forest management practices such as under-planting, are used in many forests around the world, particularly in North American oak stands, the boreal and coastal temperate rain forests of Canada and the United States, and in many degraded tropical regions of Asia and the Americas. Specific objectives are pursued in each of these biomes, but some are common to most regions, such as preservation of cover and structure and their associated benefits for natural or artificial regeneration due to moderation of the microclimate, development of optimal light and competition conditions, and reduced predation by herbivores. Shelterwoods are often presented as an alternative to clear-cutting to improve the survival of planted trees. A meta-analysis of published results with randomization tests was performed to test the relationship between overstory density and planted seedling growth and survival. Multiple comparisons were also used to reveal optimal levels of overstory density, if they exist. A majority of studies show that survival and growth improve as stand density decreases to an intermediate level, below which they either drop or stabilize. This level seems optimal in most conditions, as it is also more apt to fulfill other objectives imposed on today's forest activities, such as the conservation of forest processes and structures, and the reconstruction of degraded stands through the accelerated return of mid- to late-successional species.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 découle