Excluding deer browse increases stump sprouting success and height growth following regeneration harvests
Notice bibliographique
Résumé
Slash walls are a novel strategy that could help maintain species on sites where ungulate browse limits tree regeneration. We established five slash walls in southern New England, USA to examine the influence of pre-harvest tree metrics and deer exclusion on stump sprout height and survival at 160 sample points ( n = 1509 trees). For all species groups, dominant sprouts were taller inside the walls at the end of the first and second growing seasons. After 2 years, mean sprout heights were ∼2.5 times higher for Quercus rubra (1.8 vs. 0.7 m) and >6 times higher for Acer saccharum (2.0 vs. 0.3 m) inside the walls. For some species, the proportion of stumps with a live sprout after 1 year was higher inside the slash walls (56% vs. 28% for Q. rubra and 77% vs. 55% for Carya ovata). By contrast, sprouting success was uniformly high for Acer rubrum (78%) and Liriodendron tulipifera (87%). Differences in sprout survival inside versus outside the walls increased during the second year for Q. rubra, C. ovata, and A. saccharum. Where maintaining Q. rubra is a management objective, excluding deer will increase both the growth of stump sprouts and the proportion of stumps with a live sprout.
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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 ».