Seventy-year history of management using low-intensity harvesting methods: weak impact on biodiversity of hemiboreal Scots pine forests
Notice bibliographique
Résumé
Less intensive harvesting methods (e.g., selection cutting, shelterwood cuttings) are recommended as alternatives to clearcutting for maintaining mature forest biodiversity in the process of forest regeneration. However, the long-term impact of low-intensity harvesting methods has rarely been studied. Our aim was to clarify the long-term effects of repeated selective cutting, thinning, and shelterwood cutting on the richness, abundance, and species composition of vascular plants, bryophytes, and lichens in Scots pine forests (Pinus sylvestris L.). Data were collected from 25 mature stands located in dry Podzols in southwestern Estonia with a known management history for the last 70 years. Altogether, 35 vascular plant, 41 bryophyte, and 78 lichen species were recorded, including five species with conservational value. Generally, the management history was not related to species richness, except a negative correlation with the species number of epiphytic lichens on conifer trees. In addition, the abundance of two lichen species from the genus Chaenotheca was lower in more frequently managed stands. Species richness and composition were most strongly affected by soil pH and light conditions. We conclude that long-term, low-intensity harvesting of Scots pine forests on nutrient-poor Podzols maintains suitable habitats for vascular plants, bryophytes, and lichens, confirming its suitability for sustainable forest regeneration.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 ».