Long-term decline of sugar maple following forest harvest, Hubbard Brook Experimental Forest, New Hampshire
Notice bibliographique
Résumé
Forest harvesting can impact site quality by removing essential nutrients, exacerbating the effects of historic base cation losses associated with acid deposition. We studied the 30-year trajectory of forest recovery from clearcutting (whole-tree harvest (WTH)) in a forest originally dominated by sugar maple (Acer saccharum Marsh.). At both the watershed scale (21.9 ha) and the “detailed” plot scale (1 m2), a dramatic decline of sugar maple was observed, along with maintenance of American beech (Fagus grandifolia Ehrh.) and an increase in birch, mainly yellow birch (Betula alleghaniensis Britt.). Many of the “detailed” plots where sugar maple failed to recruit became unoccupied rather than being “won” by another species. The decline of sugar maple was most severe in the upper elevation zones of the watershed, where low base status (especially Ca) of the soils was a likely driver. The results support previous studies indicating that regeneration by sugar maple is severely compromised on base cation depleted soils. Lower survival of seedlings for sugar maple emphasized the importance of maintaining advance regeneration to favor desired species such as sugar maple. Foresters should consider that sites with low base saturation and exchangeable Ca are likely to exhibit regeneration failure for sugar maple in the long term, even those with initial dominance by this species.
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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) | 0,002 | 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 ».