Age structure of saplings in canopy openings of mature longleaf pine woodlands
Notice bibliographique
Résumé
Research on sapling recruitment and age structure in mature longleaf pine ( Pinus palustris Mill.) woodlands is needed to inform silvicultural treatments that maintain or enhance stand structural diversity. To address this issue, we quantified sapling age structure within and across dense patches of longleaf pines that established from natural regeneration in canopy gaps of mature uneven-aged stands. We determined the age when trees emerged from the grass stage (i.e., effective age) of 475 saplings and then developed a diameter-age model to predict the ages of another 1606 saplings. We found that the interquartile range of sapling effective ages within patches was relatively narrow, averaging 4.8 years. This provides support for the commonly held view that longleaf pine sapling patches are even-aged. We also found that there were significant differences in mean sapling effective age among patches. The means for sapling patches ranged from 20.8 to 25.9 years. Cone crop and prescribed fire records provided further support to there being multiple years in which different locations across our study area were regenerated to longleaf pine. Stands with sapling patches that have a range of mean ages could enhance stand structural diversity, which could have the co-benefit of meeting wildlife habitat objectives.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».