Effect of Predation, Competition, and Facilitation on Tree Survival and Growth in Abandoned Fields: Towards Precision Restoration
Notice bibliographique
Résumé
Tree seedlings planted in abandoned agricultural fields interact with herb communities through competition, tolerance, and facilitation. In addition, they are subject to herbivory by small mammals, deer or invertebrates. To increase the success of forest restoration in abandoned fields and reduce management costs, we should determine which species are tolerant to or facilitated by herbaceous vegetation and those which require protection from competition and predation. Eight native tree species were planted in plots covered by herbaceous vegetation, plots where herbaceous vegetation was removed, and plots where seedlings were surrounded by an organic mulch mat. Half of the seedlings were protected against small mammal damage. Results showed that two non-pioneer and moderately shade-tolerant species (yellow birch and red oak) were inhibited by herbaceous vegetation. Birch species were particularly affected by small mammal predation. No effects of predation or herbaceous competition were observed for conifer species. Rather, herbaceous vegetation had a positive effect on the survival and the height growth of tamarack (Larix laricina). None of the tested herb communities had a stronger competitive effect on tree growth than another. Restoration of abandoned fields using multi-tree species should be designed at the seedling scale rather than at the site scale to account for different tree responses to predation and competition as well as variable site conditions. An approach resembling precision agriculture is proposed to lower costs and any potential negative impact of more intensive vegetation management interventions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».