Low-impact line construction retains and speeds recovery of trees on seismic lines in forested peatlands
Notice bibliographique
Résumé
Seismic lines are linear features created by the oil and gas industry for energy exploration. Though individually narrow, collectively seismic lines are a pervasive management challenge, resulting in changes to biogeochemical cycles, plant and animal abundance and behaviour, predator–prey relationships, and forest successional trajectories. These impacts arise from historical construction methods that used bulldozers to remove vegetation and substrate leaving lines as persistent openings in a state of arrested succession. In the mid-1990s, “low-impact seismic” (LIS) line construction began, using mulchers to remove vegetation aboveground to minimize impacts and hasten reforestation. Here, we evaluated the effectiveness of LIS in retention, recruitment, and growth of seedlings in forested peatlands in northeast British Columbia. Retained and recruited trees on LIS lines were found at 69% and 64% of sites, had mean densities of 3400 and 6000 stems/ha, and mean heights of 42 and 11 cm, respectively. These LIS lines appeared to recover along expected trajectories toward tree cover, thereby mitigating challenges typical of older seismic exploration. Our results suggest it is feasible to further fast-forward line recovery by ensuring mulcher drums are kept as high as possible to increase the number and height of trees through the mulching process.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».