Effects of mechanical site preparation and slash removal on long-term productivity of conifer plantations in Sweden
Notice bibliographique
Résumé
Mechanical site preparation is commonly used to increase survival and early growth of newly planted seedlings. Ideally, any early positive effects of site preparation should persist for a long time, but concerns have been raised as to whether intensive site preparation might have a negative effect on the long-term productivity of a stand. The present study was therefore designed to investigate the long-term effects of different site-preparation methods on productivity and determine any possible interactions with tree species and site fertility. In the 1980s, a randomized block experiment was established at sites throughout Sweden. Four site-preparation methods of various intensities were performed on different sites: (i) an untreated control, (ii) disc trenching, (iii) mounding, and (iv) ploughing. As a complementary treatment, slash was either retained or removed from some plots. Depending on soil moisture class, geographical position, and site index, Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.), Scots pine (Pinus sylvestris L.), or lodgepole pine (Pinus contorta Douglas ex Loudon) were planted in pure stands. Growth variables such as height and diameter were measured during the first years after establishment. After about 30 years, these variables were remeasured at the level of individual trees. Overall, an increased production of the planted trees after site preparation was found. Neither intensive site preparation (such as ploughing) nor slash removal had any negative effect on the long-term productivity of these experimental stands.
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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 | 0,001 | 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 ».