Assessing tree-related microhabitat retention according to a harvest gradient using tree-defect surveys as proxies in Eastern Canadian mixedwood forests
Notice bibliographique
Résumé
Tree-related microhabitats (hereafter “TreMs”) play a key role in forest biodiversity. However, harvesting may cause their erosion. In North America, knowledge about TreMs is still lacking but defect surveys are largely available in managed forests. The objectives of our study were: (1) to demonstrate that defect surveys can be a reliable resource to identify TreMs; and, (2)to evaluate the capacity of silvicultural treatments to maintain TreM abundance and diversity according to a harvest gradient.To achieve these objectives, we identified TreMs from a defect survey performed the year a harvest gradient was applied to20 plots, including uncut control, shelterwood treatments removing 50%, 43% and 36% of basal area, and clearcut (4 plots/treatment). The density and composition of TreMs were then compared based on treatments. Overall, 38% of defectsactually corresponded to TreMs, confirming that tree-defects can be used as TreM proxies. Bark loss was the most abundantTreM. While there was practically no TreM in clearcuts, all shelterwood treatments initially maintained TreM diversity anddensity at the same values found in uncut control plots. Shelterwood systems, especially those maintaining a continuouscover, could therefore prove helpful to sustain TreMs and their biodiversity in managed forests.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».