Vegetation management is essential to regeneration success of red oak (<i>Quercus rubra</i> L.) at its northern range limit: results from a 10-year field experiment
Notice bibliographique
Résumé
The effect of three vegetation management treatments on height, root collar diameter, mortality probability, health, and dominance class were assessed for planted and natural red oak (Quercus rubra L.) regeneration over a ten-year period in a red oak stand in Phelps Township, Ontario. Oak was planted in equally spaced positions in rows or in clusters of three seedlings. One of three vegetation management treatments was applied to both herbaceous and woody competitors within a 2-metre radius: untreated control, brush saw, and herbicide application. Oaks that received vegetation management were significantly taller, had larger root collar diameters, were in better condition, and were more dominant than in untreated control plots, and treatment differences increased with time. We found naturally regenerated oaks were taller and had larger root collar diameters followed by those planted in clusters, with oaks planted in rows being the smallest overall. Our results underscore the need to apply vegetation management around oak regeneration to control competition and promote establishment regardless of whether regeneration is natural or planted. In stands where natural regeneration is not an option and lower future oak stocking is acceptable, managers should consider cluster planting over row planting.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».