CLUSTER PLANTING: EARLY ENHANCEMENT OF STRUCTRUAL DIVERSITY IN A RECLAIMED BOREAL FOREST
Notice bibliographique
Résumé
Planting trees is an important step in re-establishing functioning forest ecosystems after industrial land disturbances. Conventional planting practices create forests with evenly spaced trees, at low density, which maximizes individual tree growing space but delays the time until crown closure, potentially for decades. In this study, the first operational cluster planting trial for reclaimed boreal forest, we examined first year tree growth and vegetation competition results of a cluster planting trial in which trembling aspen (Populus tremuloides) trees were planted in clusters of 4, 10, or 20 trees with an internal spacing of 0.25 m along with non-clustered controls. Clustering of aspen seedlings had a measurable impact on the relative proportions of tree and competing vegetation cover with increased tree cover and decreased forb cover in the 10 and 20 seedling clusters compared to the controls. Average seedling height and first year height growth were similar across all cluster treatments but tended to be higher in the clusters, likely due to the suppression of competing vegetation. Operationally, there are still many questions to be answered before this practice can be implemented in a large scale across the landscape. However, based on our initial results, we believe that cluster planting has the potential to become a valuable tool for reclamation practitioners.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».