The Response of Conifer and Broad-Leaved Trees and Shrubs to Wildfire and Clearcut Logging in the Boreal Forests of Central Labrador
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To assess the differences between forest management and natural disturbance, we retrospectively compared crown cover of woody plant species between burned and clearcut sites after 5, 14, and 27 years of succession. All 16 sites had been dominated by black spruce (Picea mariana) before disturbance. We found no difference in species richness between disturbance types, but richness was lowest on 5-year-old sites for both disturbances. Burned and clearcut sites differed in the cover of woody plant species, differences increasing slightly with time since disturbance. Both balsam fir (Abies balsamea) and black spruce were more abundant on 14- and 27-year-old clearcut plots than burned plots. Black spruce cover was always greater than fir, but the spruce:fir ratio on clearcut plots was lower than on burned plots. Our data suggest that fire and clearcut logging affect postdisturbance succession differently. Contrary to other studies, logging resulted in more commercially valuable black spruce than fire, and broad-leaved woody plants were not in greater abundance on logged sites. However, the persistence of fir through logging suggests that the resulting forest would be of lower commercial value than a pure black spruce forest. North. J. Appl. For. 22(1):35–41.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».