Aggregated retention protects trees against wind, but not against disease: a long-term study in mixed forests
Notice bibliographique
Résumé
Retention forestry can help achieve multiple objectives in production forests, but its effectiveness is often low due to high mortality of the trees retained. We assessed the potential of improving tree survival in a low-level retention system in mixed forests by comparing the retention of multiple species of solitary trees (dispersed retention) and two approaches to aggregated retention. We annually monitored 58 dispersed-retention sites (since 2001) and 21 aggregated-retention sites (since 2013) in Estonia. Eight-year total mortality was 45% for solitary trees (and 1%–4% annually thereafter) but only 8% for tree groups; special planning for wind protection provided little further reduction. These estimates do not include dieback-affected Fraxinus excelsior L. that had distinct mortality dynamics independent of the retention pattern. Ulmus spp. also died frequently within the groups due to a dieback disease. Mixed-species tree groups enabled partial retention of Picea abies (L.) H. Karst that has extremely poor survival when retained solitarily. Likely, ecological costs of aggregated retention include some loss of microhabitat quality of individual trees. An optimal retention strategy could combine tree groups (maximizing wind protection and patch integrity) and individual trees (maximizing tree-scale biodiversity qualities), which collectively would also spread the risks of diverse mortality agents.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».