Soil compaction from cut-to-length thinning operations in young redwood forests in northern California
Notice bibliographique
Résumé
In northern California, United States, a cut-to-length (CTL) system was recently used for the first time to harvest young redwood (Sequoia sempervirens (Lamb. ex D. Don) Endl.) forests. Landowners and public agencies in this region have been concerned about the potential negative impacts of CTL on soils during wet-season harvest operations. To determine soil impacts, we measured changes in soil bulk density (BD) and hydraulic conductivity (HC) after CTL operations in May and August. Soil samples were collected at two locations (track and center) along forwarder trails and at a reference point at three soil depths (0–5, 10–15, and 20–25 cm), and HC samples were collected only at the 0–5 cm soil depth from the same sample points. We found a significant difference in BD between the reference point and track at 0–5 cm, which decreased as soil depth increased. There was a negative correlation between initial BD values and percent increase of BD, supporting the fact that the percent increase in BD was high at the soil surface (25%–30%), but BD did not exceed 1.13 Mg·m –3 at the 0–5 cm depth. However, our HC results were different from what we expected and were not as consistent as the BD results, as the HC data had much higher variability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».