Use of native seed mixtures to improve erosion control and wildlife habitat on log landings following timber harvest in the Upper Elk Watershed of West Virginia
Notice bibliographique
Résumé
Foresters in West Virginia follow BMP guidelines by reseeding retired log landings with inexpensive grasses that quickly provide erosion control. However, these grasses typically are not native nor do they provide high quality forage for wildlife. I developed 3 native seed mixtures for log landing reclamation that would maintain sediment control, as well as enhance wildlife habitat. These mixtures included an erosion control mixture, a wildlife mixture, and a wildflower mixture. I assessed sediment control, biomass production, vegetation structure, forage quality, and small mammal usage of my native mixtures and a commonly used, nonnative traditional mixture in 2005 and 2006. No statistical analysis of sediments was conducted among mixtures due to small sample size (n = 6). There were no differences among mixtures in biomass production. The wildlife mixture was highest in crude protein, height and % cover among native seed mixtures. Small mammal relative abundance and species richness did not differ among mixtures. I used compromise programming analysis to find the best seed mixture for reclaiming log landings based on land management objectives. Objectives used for analysis included those of a private landowner interested in hunting, a private landowner interested in aesthetics, a timber company, and a wildlife manager. Among native mixtures, the wildlife mixture was best for all land management objectives. However, the non-native traditional mixture was the best of all 4 seed mixtures analyzed. These results suggest that although nonnative traditional mixtures produce adequate physical structure to control sediment and enhance wildlife habitat, native seed mixtures are capable of serving a similar function.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».