Does the type of silvicultural practice influence spruce budworm defoliation of seedlings?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spruce budworm ( Choristoneura fumiferana (Clem)) is the main defoliator in the boreal forest of North America, and its outbreaks have major ecological and economic consequences and represent a challenge for forest management. Numerous studies have addressed the effects of this defoliator on mature trees, whereas the effects of spruce budworm on regeneration remain elusive. Furthermore, intensive exploitation practices during the last decades have left a large area of the Canadian boreal forest in an early development stage. In this context, it becomes vital to understand those factors affecting the severity of spruce budworm‐related defoliation on regeneration. Here, we determine the defoliation severity of black spruce and balsam fir seedlings in both mature pure black spruce and black spruce–balsam fir stands subjected to two different silvicultural treatments (clear‐cutting and partial cutting). Defoliation intensity varied between stand types, silvicultural treatments, species, and height classes. Seedlings in black spruce–balsam fir stands experienced twice the defoliation of those in pure black spruce stands (black spruce seedlings 10% vs. 23%; balsam fir seedlings 29% vs. 47%, respectively). Harvesting methods also influenced seedling defoliation. Under clear‐cutting, black spruce seedlings (24%) were three times as defoliated as black spruce seedlings in partial cutting stands (8%), whereas balsam fir seedlings in clear‐cutting plots experienced twice the defoliation (42%) of balsam fir seedlings in partial cutting plots (20%). The level of defoliation also increased with seedling height. This study will help silvicultural strategies adapt to the effects of natural disturbance regimes. As the intensity and severity of defoliator outbreaks are expected to increase under climate change, these results will help guide forest management strategies to select harvesting methods that will limit the effects of defoliation on conifer regeneration.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».