Dynamics and recovery of forest understory biodiversity over 17 years following varying levels of retention harvesting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Retention harvesting is advocated as an alternative to intensive timber harvesting, such as clear‐cutting, to better maintain or facilitate recovery of biodiversity and other ecological values in managed forests. However, it is not clear how long the benefits of retention harvests persist. We investigated responses of understory vascular plant cover, richness, diversity (inverse Simpson index) and composition to a gradient in dispersed retention (2% [clear‐ cut], 10%, 20%, 50% and 75% retention; unharvested reference [100% retention]) at 3, 6, 11, and 17 years after harvest, in four boreal mixedwood forest types (deciduous (broadleaf)‐dominated, deciduous‐dominated with conifer understory, mixed, and conifer‐dominated) in western Canada. Understory cover and richness tended to increase in the short‐term (3 years), peaked at 6–11 years with differences following the gradient of harvesting intensity, then plateaued or declined in the second decade (17 years), by which time there were minimal or no differences among harvesting levels, including the reference. Responses for diversity were minimal. In contrast, composition varied along the gradient of harvesting intensity and showed little recovery towards the unharvested condition over the 17‐year period. Generally, for plant community composition, clear‐cut and lower retention treatments (10%, 20%) were similar to one another but differed from the higher retention and unharvested reference treatments. Synthesis and applications : Retention harvests can moderate the negative impacts of harvesting and facilitate the recovery of biodiversity. Our results suggest that for the cover, richness and diversity of understory vascular plants, this moderating influence is weak and short‐lived. However, higher levels of retention can temper changes in understory composition relative to the unharvested forest, but full recovery is likely to be slow and will be complicated by post‐harvest regeneration dynamics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».