Comparing long-term projected outcomes of adaptive silvicultural approaches aimed at climate change in red pine forests of northern Minnesota, USA
Notice bibliographique
Résumé
The Adaptive Silviculture for Climate Change (ASCC) project was developed to test ecosystem-specific adaptation approaches. The first ASCC trial was installed on the Cutfoot Experimental Forest (CEF) in northern Minnesota, USA, in 2014. Three adaptation treatments (resistance, resilience, and transition), along with a no action control, were tested and compared using Forest Vegetation Simulator to determine their relative success. We compared mean annual increment (MAI) and mortality and determined how well each treatment achieved its species composition and stand structure targets. MAI was highest in the no action (3.77 ± 0.43 m3·ha–1·year–1) and lowest in the transition (1.72 ± 0.16 m3·ha–1·year–1). However, MAI for the transition treatment continually increased over time, which extended culmination age. The no action control had the highest mortality with 38.76 (±1.32) trees·ha–1 per 10-year timestep, while the resistance and transition treatments had the lowest levels at 9.36 (±0.49) and 4.19 (±0.35) trees·ha–1, respectively. Our findings highlight the relative success of the transition, which had lower mortality, greater structural diversity, and a future-climate-adapted species composition. The results from this study provide important context for adaptive silviculture aimed at climate change and offers an example of potential outcomes of these forest adaptation options.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».