Mechanical site preparation and nurse plant facilitation for the restoration of subarctic forest ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable forest management implies successful regeneration following disturbances. Tree regeneration in subarctic ecosystems can, however, be constrained by limitations to seedling establishment related to cold soils, slow decomposition rates, and competition by ericaceous species. We established a field trial at the northern limit of commercial forests in Québec, Canada, to evaluate to what extent mechanical site preparation (MSP) and planting of a nurse N 2 -fixing species could promote conifer establishment on a site burned in 2007. The experiment comprised four treatments applied in 2010: standard MSP (disc trenching), standard MSP plus planting of Alnus crispa, intensive MSP, with larger furrows than standard MSP, and a control. Main plots were divided and planted in 2011 with Picea mariana (Mill.) Britton, Stearns & Poggenb. or Pinus banksiana Lamb. We monitored seedling survival, growth, nutrition, and microsite over a 3-year period. Results revealed interactions between treatments and planted species. Mechanical site preparation resulted in higher conifer growth relative to the control conditions, and planting Alnus resulted in growth gains similar to those obtained from intensive MSP. We measured competitive interactions between Alnus and the conifers that might eventually cancel out the initial benefits derived from facilitation by planting the nurse species. Longer term monitoring of interspecific interactions is needed to unravel the mechanisms responsible for the facilitative effect and identify the best management practices.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».