Initial Stand Volume and Residual Live Trees Drive Deadwood Carbon Stocks in Fire and Harvest Disturbed Boreal Forests at North‐Central Alberta
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Retention forestry involves leaving single or groups of unharvested trees within harvest areas. Patch retention, which resembles structures such as unburned patches remaining after wildfire, is one practice implemented within the framework of Ecosystem‐based Forest Management (EBM), which seeks to use natural forests as a model and minimize differences in natural and managed forests. Despite the widespread adoption of patch retention practices, few comparisons of the attributes of postfire and postharvest islands, or their drivers, have been made. Given the importance of deadwood in forests to a variety of ecosystem functions, we sought to compare the local bioenvironmental drivers of deadwood (snags, CWD) C stocks in islands remnants in postfire and postharvest forests a decade after disturbance. We also determined whether their relative effects are consistent across deadwood types (snags, CWD) and disturbance regimes using generalized additive mixed models with study site as random factor in all cases. A candidate model with initial stand volume (ISV), basal area of live trees, and size heterogeneity of live trees best predicted snag and CWD C stocks in both disturbance types, but their relative importance was inconsistent. The ISV had significantly (p < 0.05) positive effects on C stocks in snags and CWD across disturbance types, but its relative effects was higher in retention islands than fire islands. In all cases, stand density of remnant live trees was negatively related to deadwood C stocks. Conversely, the size heterogeneity of remnant live trees significantly boosted deadwood C stocks in fire islands but not in harvest islands. The results imply consideration for the stocking level of candidate forest areas for retention patches as this drives the evolution of deadwood accumulation in the postharvest islands.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».