Silviculture treatments hasten seedling growth on seismic disturbances in boreal treed fens
Notice bibliographique
Résumé
Seismic lines in western Canada's boreal region are linear disturbances that affect the habitat of threatened woodland caribou ( Rangifer tarandus caribou ). To hasten the return of forest cover and ultimately to restore caribou habitat, restoration managers use silviculture treatments in wet areas that involve the mechanical mounding of seismic lines to create artificial hummocks. Tree planting then takes place on top of these hummocks. However, the effectiveness of this silviculture technique for restoring seismic lines in peatlands is largely untested. Here we sampled incremental height growth of coniferous seedlings at 41 seismic line plots in poor and rich treed fens in northeast Alberta, Canada. We compared lines that had been treated with inverted mounding (a type of mechanical mounding) and subsequent tree planting, to nearby lines that were left untreated for natural recovery. We used generalized linear mixed models to test the effect of silviculture treatments on 5‐year growth increments of black spruce ( Picea mariana ) and tamarack ( Larix laricina ). Overall, we found that mounding and tree planting improved seedling growth compared to seismic lines regenerating naturally. However, growth responses were found to vary by species, ecosite, initial seedling size, and light availability. This suggests that site‐specific prioritization of mounding within peatlands may be more efficient considering the widespread nature of seismic lines. Future experiments testing growth responses to other mounding techniques that are designed to preserve the soil profile. It is also important for managers to weigh restoration goals beyond tree establishment and an accelerated return to forest cover.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».