Clear-cutting of temperate forests in late successional stages triggers successional setbacks extending compositional recovery by an additional century
Notice bibliographique
Résumé
Clear-cutting is used by foresters worldwide to harvest timber from forest ecosystems. Clear-cutting of cool–wet boreal forests in late successional stages can maintain successional trajectories pointed toward the composition of a late successional stages. However, clear-cutting of warm–dry boreal forests in late successional stages can trigger reversion of successional trajectories back toward forests of earlier stages because early-successional shade-intolerant species are more abundant than in cool–wet boreal forests, a process that is referred to as a successional setback. Such successional setbacks can generate sustainability issues by extending the expected time to compositional recovery after clear-cutting. This can lead to an overestimation of allowable cuts of economically important late-successional species and subsequently to a temporary forest composition conversion if the occurrence of successional setbacks remains unassessed. Temperate forests in late successional stages are warmer and drier than boreal forests and consequently include more early-successional shade-intolerant species susceptible to encroach clear-cut areas. Even if current ecological knowledge suggests that temperate forests could be susceptible to post-clearcut successional setbacks, a comprehensive assessment has yet to be undertaken. The objective of the present study was to assess whether clear-cutting has triggered successional setbacks in temperate forests. Therefore, we studied post-clearcut successional trajectories by using forest inventory data covering the entire temperate forest of the province of Québec, eastern Canada (209 000 km2). Clear-cutting triggered successional setbacks in both ecological regions forming the temperate forest. After clear-cutting, successional trajectories of trees pointed toward the composition of an early successional stage. To address this sustainable management issue in a comprehensive manner with clear-cutting, foresters could use partial cut approaches.
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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 | 0,000 | 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 ».