Influence of Deer Hunting and Residual Stand Structure on Tree Regeneration in Deciduous Forests
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Chronically overabundant white‐tailed deer ( Odocoileus virginianus ) populations have made it difficult to regenerate desirable woody species throughout much of their range in the eastern United States and southern Canada. Neither silvicultural prescriptions nor deer management alone have resulted in successful forest regeneration. We tallied woody stems (≥1 m tall, <10 cm diameter) on 62 hunted and 46 nonhunted forest stands throughout Connecticut, USA, during autumn 2015 to spring 2018; all stands had a timber regeneration harvest from 2–12 years prior to our study (2003–2016). Our objective was to examine the influence of the combination of deer management and residual stand structure on woody regeneration diversity, density, and composition. After accounting for the influence of stand structures over a range of residual basal areas from 0–23 m 2 /ha, we found that deer had a negative effect on regeneration diversity, density, and species composition. Moreover, we found that the combination of state‐regulated deer hunting and forest‐overstory removal resulted in greater woody‐plant regeneration rates with increased diversity. Stem densities of oak–hickory ( Quercus spp.– Carya spp.), maple ( Acer spp.), and minor species, as well as combined species, were greater in hunted versus nonhunted stands, and in clearcuts as opposed to 2‐aged and shelterwood stands. American beech ( Fagus grandifolia ) and shrub species did not differ in stem density regardless of hunting or treatment prescription. Our study indicates that for properties where the management goal is to create dense vegetation with high tree, shrub, and herbaceous species diversity, managers should both encourage hunting to reduce pressure on browse‐sensitive species and leave as few postharvest residual trees as possible to maximize growing space for regeneration. A lack of deer harvest and overstory removal in southern New England resulted in low diversity vegetation dominated by lesser preferred species such as birch ( Betula spp.) or American beech. The use of hunting as a tool to relieve browsing pressure will improve both woody and herbaceous plant regeneration where light is not limited. © 2020 The Wildlife Society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».