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Enregistrement W4205480429 · doi:10.1016/j.foreco.2021.119974

Effects of silvicultural treatments on post-harvesting residual tree mortality

2021· article· en· W4205480429 sur OpenAlexaffabout
Eric B. Searle, Frederick W. Bell, Jennifer Dacosta, Holly D. Deighton

Notice bibliographique

RevueForest Ecology and Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensOntario Forest Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilvicultureResidualForest managementTree (set theory)AgroforestryEdaphicEnvironmental scienceEcologyBiologyForestryGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades, retention forestry has become an increasingly popular management approach. Previous research has demonstrated that persistence of retained live trees (residuals) is higher when they are larger and more densely packed. Beyond density, minimal research has been done on how differing silviculture treatments post-harvest affect the persistence of these residual trees. Here, we use a silviculture experiment, fully replicated within five sites across Ontario, Canada, to examine how changes in silviculture treatments post-harvest affect residual tree mortality. The five sites in this study include three sites harvested using clearcut with seed tree and two sites harvested using shelterwood systems. Each site included unharvested control plots and a gradient of four silviculture treatments, but harvest intensity did not change within site. We considered mortality to include trees that died post-harvest and either remained standing or blew down. Overall, we found that probability of residual mortality was highly dependent on hierarchical interactions between linked-press (i.e., climate, edaphic conditions, and silvicultural system) and compounded-pulse (i.e., post-harvest silviculture treatments) disturbances. Based on outputs from a structural equation model, press disturbances affected residual tree mortality more than post-harvest pulse disturbances. Post-harvest pulse disturbances increased residual mortality probabilities in seed tree clearcuts but not shelterwoods. However, in seed tree clearcuts, moderate pulse disturbances had similar effects on residual mortality relative to the least intense pulse disturbances. In summary, forest managers can implement moderate intensity pulse disturbances after harvesting without increasing residual tree mortality relative to untreated areas. However, the highest intensities of post-harvest pulse disturbances did not result in complete loss of residuals and, depending on management objectives, the increased loss in residuals and associated loss of ecosystem services may be offset by benefits of higher yield of desired tree species.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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