Assessing the factors influencing natural regeneration patterns in the diverse, multi‐cohort, and managed forests of Maine,<scp>USA</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Questions What are the primary biotic and abiotic factors driving composition and abundance of naturally regenerated tree seedlings across forest landscapes of Maine? Do seedling species richness (SR) and density (SD) decrease with improved growing conditions (climate and soil), but increase with increased diversity of overstorey composition and structure? Does partial harvesting disproportionately favour relative dominance of shade‐intolerant hardwoods (PIHD) over shade‐tolerant softwoods (PTSD)? Location Forest landscapes across the diverse eco‐regions and forest types of Maine,USA. Methods This study usedUSDAForest Service Forest Inventory Analysis permanent plots (n = 10 842), measured every 5 yr since 1999. The best models for each response variable (SR,SD,PIHDandPTSD) were developed based onAICand biological interpretability, while considering 35 potential explanatory variables incorporating climate, soil, site productivity, overstorey structure and composition, and past harvesting. Results Mean annual temperature was the most important abiotic factor, whereas overstorey tree size diversity was the most important biotic factor forSRandSD. Both mean annual temperature and overstorey tree size diversity had a curvilinear relationship withSRandSD. Average overstorey shade tolerance and percentage tolerant softwood basal area in the overstorey were the top predictor variables ofPIHDandPTSD,respectively. Partial harvesting favouredPIHDbut notPTSD. Conclusions This is one of the first studies to comprehensively evaluate a number of factors influencing naturally established tree seedlings at a broad landscape scale in the Northern Forest region of the easternUSAand Canada. Despite limitations associated with relatively small plot size, large seedling size class and lack of direct measurements of light, water and nutrients, this study documents the influence of these factors amid high variability associated with patterns of natural regeneration. The curvilinear relationship between mean annual temperature withSRandSDsupports the argument that species richness and abundance usually have unimodal relationships with productivity indicators, whereas the curvilinear relationship between overstorey tree size diversity andSRandSDsuggest that moderate overstorey diversity incorporates multiple species as well as higher seedling individuals.
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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 | 0,001 | 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 ».