Twenty-five years post-treatment conifer responses to silviculture on a<i>Kalmia</i>-dominated site in eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Research has demonstrated the potential of soil scarification, fertilization, and herbicide application to improve conifer seedling establishment and early growth. However, tree responses to and interactions among silvicultural treatments vary, making it difficult to predict mid- and long-term impacts of silviculture on stand productivity. We thus evaluated the 25-year effects of scarification and herbicide–fertilization combinations on black spruce (Picea mariana), jack pine (Pinus banksiana) and tamarack (Larix laricina) planted on a Kalmia angustifolia-dominated site. Our results show that the effects of scarification and herbicide–fertilization combinations diverged among species. Black spruce was the most responsive species to scarification for height and diameter at breast height. The combination of herbicide and fertilization treatments still had significantly positive effects on the long-term height and diameter growth of all species. Silvicultural treatments resulted in significant reductions in rotation length (based on height) when compared to height in nontreated-plots, depending on the species; reductions in years to attain a given height were greater for black spruce than for the other species. Our results illustrate the need to take species autecology into account when predicting productivity gains associated with early silviculture, and to provide managers with specific guidelines for the reforestation of ericaceous-dominated sites in Canadian boreal ecosystems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».