ASSESSING SOIL COMPACTION FOLLOWING A WINTER TIMBER HARVEST IN THE WESTERN UPPER PENINSULA OF MICHIGAN
Notice bibliographique
Résumé
Harvesting during winter is encouraged as a best management practice to protect soil during logging operations. The western Upper Peninsula of Michigan typically experiences early and persistent snowfall, which insulates the forest floor and prevents soils from freezing. The objective of this study is to assess the effects of slash volume, snow depth, overstory treatment, and machine traffic intensity on soil bulk density following a winter harvest of a northern hardwood forest on cobbly silt-loam soils. The harvest was conducted at the Ford Forest in Alberta, Michigan using cut-to-length harvest systems (i.e. harvester and forwarder) during which the soil remained unfrozen. Four levels of machine traffic (high, medium, low, none) and two levels of overstory treatment (clear-cut and partial cut) were considered within a factorial experimental design. Samples were extracted using coring cylinders and separated into three depths (0-5, 5-10, 10-20 cm) prior to drying, sifting and weighing. Results indicate that bulk density did not differ between the no traffic treatment and low traffic treatment at the 0-5 cm depth. However, soil bulk density for the no-traffic treatment was significantly lower than soil bulk density for the medium and high traffic treatments at the 0-5 cm depth. There was a significant effect for traffic in all depths, fine and full soil, except for the 5-10 fine and full soil (which had a p-value of .06). No significant effects of slash volume or snow depth were detected but there was significant effect of percent rock at each depth.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».