Methods to Improve Survival and Growth of Planted Alternative Species Seedlings in Black Ash Ecosystems Threatened by Emerald Ash Borer
Notice bibliographique
Résumé
Emerald ash borer (EAB) continues to spread across North America, infesting native ash trees and changing the forested landscape. Black ash wetland forests are severely affected by EAB. As black ash wetland forests provide integral ecosystem services, alternative approaches to maintain forest cover on the landscape are needed. We implemented simulated EAB infestations in depressional black ash wetlands in the Ottawa National Forest in Michigan to mimic the short-term and long-term effects of EAB. These wetlands were planted with 10 alternative tree species in 2013. Based on initial results in the Michigan sites, a riparian corridor in the Superior Municipal Forest in Wisconsin was planted with three alternative tree species in 2015. Results across both locations indicate that silver maple (Acer saccharinum L.), red maple (Acer rubrum L.), American elm (Ulmus americana L.), and northern white cedar (Thuja occidentalis L.) are viable alternative species to plant in black ash-dominated wetlands. Additionally, selectively planting on natural or created hummocks resulted in two times greater survival than in adjacent lowland sites, and this suggests that planting should be implemented with microsite selection or creation as a primary control. Regional landowners and forest managers can use these results to help mitigate the canopy and structure losses from EAB and maintain forest cover and hydrologic function in black ash-dominated wetlands after infestation.
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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 | 0,001 | 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 ».