Successful forest restoration using plantation at high deer density: How neighboring vegetation drives browsing pressure and tree growth
Notice bibliographique
Résumé
Browsing can be an environmental stress to forest ecosystems, where the composition and structure of plant communities depend on the balance between ungulate browsing and the ability of plants to tolerate and acclimate to this stressor. Tree planting is a management tool for restoring forest whose integrity has been compromised by the intensity and repetition of browsing. This tool may be insufficient when the stress leading to forest degradation is ongoing. Balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.) plantations are used on Anticosti Island (Quebec, Canada) to restore winter habitat for white-tailed deer (Odocoileus virginianus Zimmermann, 1780). To promote natural regeneration and growth of planted firs that are the staple winter forage of deer, enclosures were temporarily erected and deer densities reduced to decrease browsing pressure. The stress induced by heavy browsing at the time of fence removal and the density of competitors in regenerating cutblocks, however, could compromise fir growth and forest recruitment. Our objective was to identify factors influencing browsing intensity and balsam fir’s growth following fence removal. We aimed to identify factors influencing lateral browsing intensity and number of trunk reiterations on fir at the landscape scale, including distance and size of the surrounding forests, and at the local scale through intraspecific density-dependence and interspecific associative effects. We then sought to identify the stressors most influencing balsam fir growth among browsing variables and a neighborhood crowding index (NCI). We measured browsing intensity and growth of 114 balsam firs 8 years following planting and again 2 and 4 years after dismantling two management enclosures. At the landscape scale, our results showed that when balsam fir was more than 150 m from a forest edge, the probability of browsing was close to zero and consistently a low percentage of shelter area surrounding a focal fir led to a decrease in browsing pressure. At the local scale, intensity of lateral browsing increased with the NCI of white spruce (Picea glauca (Moench) Voss). Fir growth was negatively influenced by the additive effects of browsing and NCI. Finally, our results showed that 19.7% (95 %CI: 4.5%, 42.6%) of the effect of the surrounding vegetation on growth was mediated by browsing. The success of forest ecosystem restoration through planting depends on density of neighboring tree species that can generate environmental stress by influencing growth indirectly through browsing as well as directly through competition for resources.
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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 | 0,000 | 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 ».