Regeneration lags and growth trajectories influence passive seismic line recovery in western North American boreal forests
Notice bibliographique
Résumé
Across the western North American boreal region, networks of narrow clearings called seismic lines from oil and gas exploration fragment forests. Restoration of seismic lines for habitat recovery of threatened woodland caribou has been prioritized, but there is little guidance on temporal and spatial targets for boreal forest recovery. Between 2016 and 2022, we sampled regenerating trees on 344 seismic lines with limited re‐disturbance across the oil sands region of Alberta, Canada. We modeled growth relationships for regenerating trees, including regeneration lags, using field and geospatial data to predict passive forest recovery on seismic lines. Recovery on seismic lines in peatland and transitional forests could take >30 years, due to longer regeneration lags (8–13 years) and slower‐growing tree species (>25 years to reach 3 m). Recovery in xeric and mesic uplands was nearly half that, due to shorter regeneration lags (3–5 years), faster‐growing species (9–13 years to reach 3 m), and recent wildfires. Over half of seismic lines in upland forests had predicted regeneration lags ≤5 years, including many seismic lines that burned after initial seismic line clearing, indicating regeneration was not delayed. However, all seismic lines in transitional and peatland forests were predicted to have regeneration lags >8 years. Slower recovery on seismic lines is associated with the compounding effects of longer regeneration lags and slower growth rates of dominant tree species. Restoration efforts should prioritize seismic lines where active treatment can significantly reduce regeneration lags and expedite growth.
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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 | 0,001 |
| 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 ».