Performance of northern red oak (Quercus rubra) underplantings under five management regimes and across existing environmental gradients
Notice bibliographique
Résumé
Oaks (Quercus sp.) are dominant throughout much of the eastern broadleaf forests of the United States and are of great ecological, economical, and cultural value. Despite their prevalence in the overstory, many sites are lacking in the advanced reproduction necessary for its regeneration in future stands. This dilemma has merited much research, but widely applicable and consistently successful methods for regenerating oak remain elusive. This study examines the response of northern red oak (Q. rubra) underplantings to forest management regimes across the environmental gradients of physiographic province, aspect, and fencing levels. Management regimes included 1) control sites, 2) a single prescribed burn, 3) repeat prescribed burns 5) diameter-limit cuts and 4) the seedcut of a shelterwood harvest. Physiographic provinces included the Ridge and Valley and Appalachian Plateau. The direct relationships between seedling performance and light as well as light and stand structure are also addressed. Seedling growth and survival are found to be driven by a combination of factors. The interaction of physiographic province and management regime exerted a significant influence on seedling survival. While high survival rates were present on sites receiving diameter-limit cuts and shelterwood cuts regardless of province, underplantings experienced a more dramatic drop in survival on single burn and control sited in the Appalachian Plateau than Ridge and Valley. Sapling density appears as stronger limiting factor of light levels on the more mesic Appalachian Plateau sites, and low survival on these sites reflected this. In contrast, the less dense sapling layer and generally higher light levels of the Ridge and Valley enabled underplanted seedlings to better persist here in the absence of overstory removal. The interaction of fencing and physiographic province was significant as well. Deer, were more problematic in this province, and the potential for herbivory to interfere with seedling response to increased resources was evident. Ultimately, the relatively brief duration of the study limits conclusions on the future of these underplantings, but results reinforce the importance of regional differences in forest composition and structure in determining the effectiveness of prescriptions. An awareness of this is particularly important when considering underplanting.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 ».