Regeneration of black ash (<i>Fraxinus nigra</i> Marsh.) in hardwood swamps of the Great Lakes – St. Lawrence Forest Region
Notice bibliographique
Résumé
An inductive, ordination-based approach was used to explore patterns in the microenvironment and natural regeneration of black ash across a range of representative stands in the central Ontario portion of the Great Lakes -St. Lawrence Forest Region (GLSL) near Lake Nipissing, Ontario, Canada. The objective of this study was to describe patterns of regeneration of black ash and determine the associations between multiple indicators of black ash regeneration success and biotic and abiotic factors. Using a randomized sampling design with specific selection criteria, 12 black ash stands were sampled, each with three 400 m2 circular sample plots that contained three 4 m2 sub-plots. A suite of environmental variables such as elevation, topographic wetness index, slope, and soil characteristics (percent moisture, pH, total nitrogen, exchangeable phosphorus, potassium, magnesium) were determined for each stand. Variables capturing regeneration potential, including density, diameter, and height of all germinants, seedlings, saplings and sprouts were also collected. A sample of 15 dominant or co-dominant trees in each stand, as well as numerous black ash seedlings, saplings and sprouts were examined using dendrochronological methods to estimate ages. Principal component analysis ordinations were performed exploring the variation in environment and black ash regeneration variables among the stands. High soil moisture and the presence of canopy gaps, (as indicated by high standard deviation of canopy closure), were key variables associated with greater abundance of regeneration. Black ash was the dominant species in all stands, which were also generally characterized by a common reverse-J diameter distribution. It was observed that black ash in the sapling layer reached substantial ages (up to 60 years), indicating they are capable of withstanding long periods of suppression below the canopy. Collectively, these findings suggest that black ash-dominated stands in the study area are regenerating in multiple cohorts. Based on these patterns, it appears that regeneration in these stands is occurring through gap-phase mechanisms, suggesting single tree selection as the best management option for black ash in the GLSL.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».