Regeneration failure of Scots pine changes the species composition of young forests
Notice bibliographique
Résumé
How seedling mortality and browsing affects species composition of regenerating forests has been mostly studied on a small scale. Yet, large-scale analyses based on extensive data are essential for robust prediction of species composition in young forests. In this study, we used a dataset from a national inventory of young forests (1–4 metres in height) to investigate the species composition of young forests across Sweden. We found that most of the regenerated forest area (almost 90%) was planted with Norway spruce (southern Sweden) and Scots pine (northern Sweden). Regeneration of Norway spruce was generally relatively successful but as a consequence of seedling mortality and browsing, almost 40% of the area regenerated with Scots pine will probably not develop into pine-dominated stands. Thus, low survival of Scots pine seedlings and trees can profoundly change the trajectory of species composition of the young forest from what was originally intended, and a large proportion of the young stands may develop into mixtures of conifers and broadleaves. While such mixtures may benefit certain biodiversity and ecosystem services, a loss of Scots pine dominated stands may also have adverse impacts on the economic returns as well as pine-dependent biodiversity and recreational values.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».