Effects of thinning on tradeoffs between drought resistance, drought resilience, and wood production in mature Douglas-fir in western Oregon, USA
Notice bibliographique
Résumé
Climate projections predict more frequent and severe drought in coastal Pseudotsuga menziesii forests of western North America, raising concerns over how to promote drought adaptation. Thinning often increases drought resistance (the ability to maintain growth during a drought) and resilience (the ability to recover growth after a drought), but these effects vary with thinning intensity, shift over time, and may have tradeoffs with fiber production. We collected tree cores from a long-term thinning study with four residual density levels replicated across both uniform thinning and thinning with gaps, and used annual growth data to investigate responses to droughts occurring 8 and 21 years after thinning. For the first drought, resistance and resilience were higher in treatments with lower residual densities. For the second drought, there were no differences in drought response between the lowest and highest residual density treatments, and all treatments had lower drought resistance and resilience than for the first drought. Spatial arrangement had little impact on drought resistance or resilience and residual density level had a significant effect on the periodic annual volume increment—drought resistance tradeoff. Our results suggest that thinning can promote drought adaptation in Pseudotsuga menziesii forests, but these effects dissipate over time.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».