Short-term effects of loblolly pine thinning intensity on coverage of preferred white-tailed deer forage plants
Notice bibliographique
Résumé
Commercial thinning and prescribed fire can improve habitat quality for white-tailed deer (Odocoileus virginianus) in loblolly pine (Pinus taeda L.) stands by increasing coverage of forage plants. However, the relationships among thinning intensity, prescribed fire, and deer forage have not been quantified. We estimated percent cover of deer forage plants in five loblolly pine stands thinned to basal areas of 11 m2·ha–1 (low), 14 m2·ha–1 (medium), and 18 (high) m2·ha–1 in 2017 in Georgia, USA. We applied prescribed fire in 2018. From years 1 to 2 post-treatment, cover of total deer forage increased 26% and 29% in the low and medium basal area treatments, respectively, compared with 19% in the high basal area treatment. Similarly, the increase in forb coverage was greater for the medium (13%) and low (11%) basal area treatments than for the high (6%) basal area treatment. Increases in vine and bramble coverage were greater in unburned medium basal area units. Woody browse was not affected by any treatment. Our results suggest that thinning loblolly pine stands to 14 m2·ha–1 can increase coverage of deer forage plants during the first two growing seasons post-thinning, but deer forage was not greater in stands thinned to <14 m2·ha–1 2 years post-thinning.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».