Successional change, restoration success, and resilience in boreal mixedwood vegetation communities over three decades
Notice bibliographique
Résumé
Long-term studies of vegetation succession can inform restoration of degraded forests. We examined resilience of a boreal mixedwood vegetation community, asking whether treatments employed to restore wood production in a degraded ecosystem could also restore diversity and composition of vegetation communities. The Inga Lake trial, established in 1987 in northeastern British Columbia, used mechanical, fire, and chemical and manual treatments, encompassing a gradient of restoration effort, and tree planting to restore a shrubland to white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) forest. We monitored vascular plant, bryophyte, and macrolichen composition five times over 31 years on five to seven treatments replicated five times. We used mixed-effects models and nonmetric multidimensional scaling to compare diversity and composition among treatments and with mature reference forests. Low- to high-effort restoration created a gradient from broadleaf- to spruce-dominated overstories. Diversity increased with restoration effort. Four of 253 taxa occurred in mature forests only. There was no evidence that lower versus higher effort treatments followed divergent successional pathways toward broadleaved versus spruce reference communities. Our results suggest that these mixedwood vegetation communities lie within a broad domain of successional attraction that confers high ecological resilience to disturbance. Gap cuttings to stimulate understory re-initiation and provide woody debris are recommended to complete the restoration.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».