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Enregistrement W4386494136 · doi:10.37099/mtu.dc.etdr/1614

SILVICULTURE, SEEDS, AND DEER: ASSESSING GROUND-LAYER DIVERSITY ALONG EXPERIMENTAL DISTURBANCE GRADIENTS IN A MANAGED NORTHERN HARDWOOD FOREST

2023· dissertation· en· W4386494136 sur OpenAlexaboutno aff
Claudia I. Bartlick

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecies richnessUnderstorySilvicultureEcologyCanopyRegeneration (biology)Species diversityDisturbance (geology)Intermediate Disturbance HypothesisHardwoodEnvironmental scienceForestryAgroforestryBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this dissertation research is to examine drivers of ground-layer diversity along experimental gradients of overstory and understory disturbance in a managed northern hardwood forest. My research was conducted at the Northern Hardwood Silviculture Experiment to Enhance Diversity (NHSEED) project site in Alberta, Michigan. In the first chapter, I examine the effect of canopy removal, soil disturbance, deer exclusion, and manual seed addition on the diversity, composition, and heterogeneity of tree regeneration. The primary conclusion drawn from this chapter is that although greater canopy openness and soil disturbance may enhance species richness and heterogeneity, the highest species richness across all treatment combinations was achieved through a combination of deer exclusion and seed addition. Importantly, deer exclusion alone did not enhance richness or compositional heterogeneity, underlining the bottleneck effect of limited propagule availability. Manual seed addition successfully altered species composition, increasing species richness and compositional heterogeneity. Addressing propagule limitation and deer browse is essential for enhancing tree species diversity alongside selecting appropriate regeneration and site preparation methods. In the second chapter, I explore whether the implementation of artificial tip-up mounds could improve tree regeneration diversity in managed northern hardwood forests. The results demonstrated that these mounds can create distinct seedling communities and reduce the dominance of competitive maple regeneration in forests regenerated with selection systems. Implementing artificial tip-up mounds may be beneficial for promoting tree species diversity and supporting natural regeneration over time. Lastly, in the third chapter I assess the effect of canopy removal, soil disturbance, and deer browse on the herbaceous layer and explore the applicability of theoretical frameworks to predict diversity-disturbance relationships. The key findings that emerged from this chapter reveal effects of disturbance on diversity are mediated by effects of disturbance on ground-layer productivity, which could be predicted by a unimodal response to canopy openness. Furthermore, deer herbivory is a critical component of the understory disturbance regime and can alter ground-layer responses to disturbance and competition. In the absence of deer, diversity and richness were primarily linked to overstory and ground disturbance, showing either a positive or unimodal response. In the presence of deer, however, increased diversity was associated with higher productivity of the ground layer, indicating greater resilience of browse sensitive plants when resources were more abundant. In addition, it is important to carefully assess changes in diversity as quantitative increases do not necessarily reflect compositional quality as measured by floristic quality indexes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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