Understory community dynamics 12 years after commercial thinning and gap creation in naturally regenerated and planted stands
Notice bibliographique
Résumé
New commercial thinning methods, combined with small gap creation, were introduced to better achieve ecosystem-based management objectives and reduce structural differences between unmanaged and planted stands. However, some aspects of the understory response to these silvicultural treatments remains unknown. Here we evaluate the effect of commercial thinning (from below, crop-tree release) and gap creation on the understory communities in naturally regenerated balsam fir ( Abies balsamea ) stands and white spruce ( Picea glauca ) plantations in eastern Canada. Understory communities were surveyed before thinning and gap creation, and then again 1, 2, and 12 years after treatment. The split-split-plot experimental design included four levels of thinning (none, thinning from below, and thinning by the release of 50 or 100 crop trees per hectare) combined with three gap sizes (none, 100 m², and 500 m²). Among the plots, we compared three understory characteristics: taxonomic composition and diversity, trait assemblage and diversity, and vertical structure. We found differences in trait assemblage and vertical structure between the naturally regenerated stands and plantations 12 years after treatment. Our results show that thinning has negligible effect on understory communities, whereas gaps influence understory structure and composition, and differences remained 12 years after treatment. Large gaps (500 m²) produced the most conspicuous change in the understory communities. Relative to small gaps (100 m²), large gaps favoured shade-intolerant, ruderal species (e.g., Hieracium spp., Carex spp., Rubus idaeus , Chamaenerion angustifolium ), and the development of dense shrub and forb layers. The effect of large gaps was greater in planted stands than in naturally regenerated ones. Commercial thinning did not significantly affect understory communities. Gaps should be used sparingly, especially in plantations with site preparation, to avoid the development of a recalcitrant vegetation layer.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».