Effects of restoration thinning on spatial heterogeneity in mixed-conifer forest
Notice bibliographique
Résumé
Spatial pattern is an essential attribute of forest ecosystems and influences many ecological processes and functions. We hypothesized that restoration thinning conducted in fire-excluded ponderosa pine ( Pinus ponderosa Douglas ex P. Lawson & C. Lawson) – western larch ( Larix occidentalis Nutt.) – mixed-conifer forest would restore spatial patterns characteristic of active fire regime old-growth. We evaluated effects of thinning on spatial patterns and also compared post-treatment patterns with reconstructions of pre-suppression patterns at nearby old-growth reference sites that developed in the historical mixed-severity fire regime. Restoration thinning reduced spatial aggregation and resulted in globally random tree patterns comprised of local tree clumps, openings, and widely spaced single trees, similar to reference conditions. Post-treatment spatial patterns in the replicate treatment units spanned the range of variability bounded by the reference sites. Our analyses indicate that, under certain circumstances, restoration of spatial heterogeneity in unlogged, fire-excluded forests can be achieved by retaining live legacy pre-suppression trees during thinning treatments. However, success is not assured. Restoration of spatial heterogeneity in forests where few live pre-suppression trees remain due to past mortality or harvest, a common condition of candidate restoration sites, presents a greater silvicultural challenge. Thus, we recommend that, as a general rule, managers deliberately address spatial pattern when crafting forest restoration treatment objectives and prescriptions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 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 ».