An experimental comparison of stand management approaches to sudden oak death: prevention vs. restoration
Notice bibliographique
Résumé
Many coastal forests stretching from central California to southwest Oregon are threatened or have been impacted by the invasive forest pathogen Phytophthora ramorum, the cause of sudden oak death. We analyzed a set of stand-level forest treatments aimed at preventing or mitigating disease impacts on stand composition, biomass, and fuels using a before–after-control-intervention experiment with a re-evaluation after 5 years. We compared the effects of restorative management for invaded stands and preventative treatments for uninvaded forests with two stand-level experiments. The restorative treatments contrasted two approaches to mastication, hand-crew thinning, and thinning with pile burning with untreated controls replicated at three distinct sites ( N = 30), while the preventative treatments were limited to hand-crew thinning ( N = 10) conducted at a single site. Half of the restoration treatments had basal sprouts removed 2 and 4 years after treatment. All treatments significantly reduced stand density and increased average tree size without significantly decreasing total basal area, both immediately and 5 years after treatments. Preventative treatments did not reduce the basal area or density of timber species not susceptible to P. ramorum, suggesting the relative dominance of these species increased in accordance with host removal. Follow-up basal sprout removal in the restoration experiment appears to maintain treatment benefits for average tree size and may be associated with small decreases in stand density 5 years after initial treatment. Our study demonstrates that for at least 5 years, a range of common stand management practices can improve forest conditions threatened or impacted by sudden oak death.
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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 | 0,001 |
| 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 ».