Early responses to thinning treatments designed to accelerate late successional forest structure in young coniferous stands of western Oregon, USA
Notice bibliographique
Résumé
The loss of critical habitat provided by late successional forests has prompted the search for management options that can accelerate the development of late successional forest structure in young stands. We examined operational-scale commercial thinning treatments at seven sites to evaluate if thinning could accelerate development of late successional forest structures in 40–60 year old Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) forests. Thinning treatments included an untreated control, high density, moderate density, and variable density retention. All thinning treatments had leave islands, and moderate density and variable density included harvest-created gaps. Thinned units, especially moderate density and variable density, had greater spatial variability in tree density, supported lower live branches, had greater tree regeneration and growth, and had slightly lower mortality relative to the control. Canopy gaps extended the range of stand densities and increased growth of trees immediately along gap edges. However, thinning had little effect on growth of the largest Douglas-fir trees and did little to provide large snags or coarse woody debris. These results suggest that thinning treatments can accelerate some aspects, e.g., spatial variability, of late successional forest structures. Other attributes, such as large trees and snags, may prove less responsive to thinning treatments, at least in the short term. Including tree retention levels lower than typical management applications and formation of canopy gaps provide the wide range of conditions that appears beneficial for developing late successional forest structure.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».