Abundance and Impacts of Competing Species on Conifer Regeneration Following Careful Logging in the Eastern Canadian Boreal Forest
Notice bibliographique
Résumé
Managing competing vegetation is crucial in stand establishment strategies; forecasting the abundance, composition, and impact of competing vegetation after harvesting is needed to optimize silviculture scenarios and maintain long-term site productivity. Our main objective was to identify factors influencing the short-term abundance and composition of competing vegetation over a large area of the Canadian boreal forest. Our second objective was to better understand the mid-term evolution of the regeneration/competing vegetation complex in cases of marginal regeneration conditions. We used operational regeneration surveys of 4471 transects sampled ≈5 years after harvesting that contained data on regeneration, competing vegetation, elevation, ecological classification, soil attributes, and pre-harvest forest stands. We performed a redundancy analysis to identify the relationships between competing vegetation, harvesting and biophysical variables. We then estimated the probability of observing a given competing species cover based on these variables. In 2015, we re-sampled a portion of the sites, where conifer regeneration was marginal early after harvesting, to assess the temporal impact of different competing levels and species groups on the free-to-grow stocking, vigour and basal area of softwood regeneration. Results from the first inventory showed that, after careful logging around advance growth, ericaceous shrubs and hardwoods were not associated with the same sets of site attributes. Ericaceous shrubs were mainly found on low fertility sites associated with black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) or jack pine (Pinus banksiana Lamb.). The distinction between suitable environments for commercial shade-intolerant hardwoods and non-commercial hardwoods was less clear, as they responded similarly to many variables. Analysis of data from the second inventory showed a significant improvement in conifer free-to-grow stocking when commercial shade-intolerant hardwood competing levels were low (stocking 0%–40%) and when ericaceous shrubs competing levels were moderate (percent cover 26%–75%). In these conditions of marginal regeneration, the different types and intensities of competition did not affect the vigour or basal area of softwood regeneration, 9–14 years after harvesting.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».