Plant community response to novel silvicultural treatments in Great Lakes northern hardwoods
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this dissertation is to assess plant community response across a range of silvicultural disturbances and test ecological hypotheses to better inform ecologists and forest managers. To provide context for the utility of revising silvicultural systems, I review natural disturbance regimes and historical practices that have shaped contemporary Great Lakes northern hardwood forests (Chapter 2). Further, I identify important ways to expand the silvicultural toolbox and better emulate natural disturbance regimes. Building on this theoretical underpinning, I investigate the initial regeneration and plant community response to two novel silvicultural experiments: the Northern Hardwood Experiment for Enhancing Diversity (NHSEED) near Alberta, Michigan, and a strip clearcut experiment near Mountain Iron, Michigan. Three themes emerged from the findings in this dissertation. First, seedlings and saplings receive few benefits from reduced canopy cover if they cannot overcome additional limitations. For example, yellow birch (Betula alleghaniensis Britt.) seedling density was better predicted by conspecific overstory basal area and litter depth variation than silvicultural treatments (Chapter 3), and sugar maple recruitment into the sapling size class in clearcut strips may be limited by deer browse (Chapter 5). Second, silvicultural disturbances tend to favor low-mass fruit, long-lived fruit, or vegetative reproduction, except for sugar maple which relies on robust advance regeneration to benefit from overstory disturbances (Chapters 3, 4 and 5). Third, the relationship between disturbance severity and diversity is not conclusive. Initial responses to silvicultural disturbances did not follow the intermediate disturbance hypothesis, which proposes that diversity is maximized at intermediate levels of disturbance intensity or frequency (Chapter 4). Moreover, taxonomic and phylogenetic diversity do not always respond similarly to disturbances (Chapter 4), suggesting that both indices should be incorporated into informed management decisions. Integrating these findings into management planning may allow better predictions to silvicultural disturbances now and in the future.
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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 | 0,001 | 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 ».