Heavy crown thinning in redwood/Douglas-fir gave superior forest restoration outcomes after 10 years
Notice bibliographique
Résumé
Forest restoration thinning has the potential to enhance the structural complexity and accelerate the development of large trees important to wildlife, aesthetics, and wildfire resistance. These are key objectives for the restoration of even-aged secondary forests within Redwood National Park in Humboldt County, CA, USA. We evaluated the tree growth and stand structure 10 years after two thinning methods were applied at two intensities in a 40-year-old mixed redwood ( Sequoia sempervirens (Lamb. ex D. Don) Endl.)/Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco var. menziesii) stand. Heavy thinning enhanced the diameter growth of redwood and Douglas-fir trees more than light thinning. Crown thinning generally enhanced the structural diversity more than low thinning, and structural diversity increased progressively over the 10 years following thinning. Understory plant richness fluctuated between measurement years. Heavy thinning enhanced the understory shrub cover. The fastest-growing trees in heavily thinned stands were much more likely to sustain bear damage, especially redwood trees. Overall, different thinning methods and intensities induced a different suite of outcomes, yet none restored redwood dominance, but all treatments enhanced some other ecosystem values important for old-growth restoration such as large overstory trees, understory plant and shrubs, and elements of structural complexity, including tree-size variability, snags, down logs, and trees exhibiting stem or top damage.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».