Driving factors of conifer regeneration dynamics in eastern Canadian boreal old-growth forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Old-growth forests play a major role in conserving biodiversity, protecting water resources, sequestrating carbon, and these forests are indispensable resources for indigenous societies. To preserve the ecosystem services provided by these boreal ecosystems, it becomes necessary to develop novel silvicultural practices capable of emulating the natural dynamics and structural attributes of old-growth forests. The success of these forest management strategies depends on developing an accurate understanding of natural regeneration dynamics. Our goal was therefore to identify the main patterns and the drivers involved in the regeneration dynamics of old-growth forests, placing our focus on boreal stands dominated by black spruce ( Picea mariana (L.) Mill.) and balsam fir ( Balsam fir (L.) Mill.) in eastern Canada. We sampled 71 stands in a 2200 km 2 study area located within Quebec’s boreal region. For each stand, we noted tree regeneration (seedlings and saplings), structural attributes (diameter distribution, deadwood volume, etc.), and abiotic (topography and soil) factors. We observed that secondary disturbance regimes and topographic constraints were the main drivers of balsam fir and black spruce regeneration. Furthermore, the regeneration dynamics of black spruce appeared more complex than those of balsam fir. We observed distinct phases of seedling production first developing within the understory, then seedling growth when gaps opened in the canopy, followed by progressive canopy closure. Seedling density, rather than the sapling density, had a major role in explaining the ability of black spruce to fill the canopy following a secondary disturbance. The density of balsam fir seedlings and saplings was also linked to the abundance of balsam fir trees at the stand level. This research helps explain the complexity of old-growth forest dynamics where many ecological factors interact at multiple temporal and spatial scales. This study also improves our understanding of ecological processes within native old-growth forests and identifies the key factors to consider when ensuring the sustainable management of old-growth boreal 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».