A topographic moisture index explains understory vegetation response to retention harvesting
Notice bibliographique
Résumé
To inform biodiversity conservation efforts in managed forest landscapes, we explore if a topographic moisture index (depth-to-water, based on remotely-sensed (LIDAR) data) can provide insight into responses of understory vegetation to retention harvesting in the boreal mixedwood forests of northwestern Alberta, Canada. Sample plots were placed along the depth-to-water moisture gradient in three forest types: coniferous, mixedwood, and deciduous (broadleaf), and in four retention harvesting treatments: unharvested (control), 50% (dispersed green-tree) retention, 20% retention, and clearcut (2% retention). Understory diversity, abundance, and composition were assessed 15 years after harvest. Harvesting affected the relationships between understory variables and the depth-to-water index, with the effects differing between forest types. Coniferous stands showed the most dramatic responses to harvesting, in that most relationships between understory attributes and the depth-to-water index changed due to harvesting. For instance, harvested coniferous stands had higher diversity on wetter sites, rather than on drier sites as was seen in the unharvested stands. In mixedwood stands only the relationship between composition and depth-to-water was affected by harvesting. Broadleaf stands were intermediate; abundance and composition showed a significant depth-to-water by harvesting treatment interaction. Abundance and depth-to-water relationships were weaker in harvested, as compared to unharvested, broadleaf stands. Within each forest type, the effects of harvesting also varied along the depth-to-water gradient. In coniferous and mixedwood forest types, wetter sites were most sensitive to harvesting while in broadleaf stands drier sites were more sensitive. Our study shows that the depth-to-water index can be used to better understand and predict the response of understory vegetation to harvesting and can be useful for guiding the placement of retention.
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 ».