Forest carbon management strategies influence storage compartmentalization in <i>Nothofagus antarctica</i> forest landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Silvopastoral systems are one of the strategies proposed to manage natural forests in southern Patagonia for livestock and timber purposes. In the context of climate change, it is necessary to design new management proposals to improve forest carbon sequestration. The objective was to quantify the innate carbon stocking (t C ha−1) variation in Nothofagus antarctica forests under natural dynamics in even- and uneven-aged structures, and in harvested and transformed stands. Carbon stocks were sampled in 145 forest stands, identifying 14 different components in above- and belowground strata. Results showed that the carbon content of the stands varied significantly with age (e.g., C contribution of different tree components), ranging from 289 to 386 t C ha−1. Deadwood was the variable that varied most among the successional stages. In harvested stands, carbon content changed significantly with increasing harvesting intensity (from 84.6% to 55.7%) and was lower than in non-harvested stands. These changes were reflected in reduced carbon accumulation in trees, deadwood, and soil layer and increased accumulation in understory plants. Silvopastoral system management can achieve a balance between productive objectives and maintenance of carbon stocks in managed forests, resulting in higher resilience and lower carbon losses, thus promoting sustainable forest management.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».