Lessons learned from oak cluster planting trials in central Europe
Notice bibliographique
Résumé
Oaks (Quercus spp.) are becoming increasingly important for future forest management as the climate in central Europe warms. Owing to the high costs of conventional row planting, artificial oak stand establishment in the form of “clusters” became popular in central Europe beginning in the 1970s. In cluster plantings, oaks are planted either in groups of ca. 20–25 at 1 m spacing between trees (i.e., group planting) or in denser groups with 20–30 oaks·m −2 (i.e., nest planting). In both cases, the clusters are spaced apart at a distance that represents the target density of future crop trees. A comprehensive review of the history, growth, tree quality development, and economic aspects of oak cluster plantings suggests that initial growing space was the most important factor influencing development of oaks in clusters. Consequently, survival, growth, quality, and biomass production were comparable in group and row plantings but lower in nest plantings. In addition, group plantings resulted in greater stand-level tree species diversity than nest or row plantings. We conclude that oak group planting is a comparatively inexpensive option for the artificial regeneration of oak-dominated broadleaved forests for a range of situations such as reforestation of disturbed areas or the afforestation of abandoned agricultural land. Future research needs regarding development and tending of forests established by oak group planting are highlighted.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».