Aboveground carbon stock of scarified black spruce stands—a 20-year study in boreal ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Scarification followed by planting is a widely used silvicultural practice in eastern North American boreal forests to promote black spruce ( Picea mariana) regeneration after clear-cutting, especially in ericaceous-dominated stands where tree growth is limited. Given the role of these forests as carbon sinks, we evaluated the medium-term impact of scarification on aboveground carbon stocks. We conducted vegetation inventories and carbon stock calculations in ∼20-year-old experimental plantations in Québec, Canada. Scarified plots were compared to naturally well-regenerated clearcuts and to non-scarified plantations in two contrasting regions: the colder, wetter Côte-Nord, with dense ericaceous cover, and the warmer, drier Abitibi, with lower ericaceous abundance. Scarification increased tree carbon stocks in sites where advance regeneration was limited. However, it also caused a long-lasting reduction in understory biomass, particularly bryophytes, with limited recovery after two decades. This shift in carbon allocation—from understory to trees—resulted in similar or higher total aboveground carbon stocks in scarified plots, especially in the wetter region where ericaceous competition was strongest. These findings emphasize the importance of considering both climate and initial site conditions in silvicultural planning. They also highlight the role of understory vegetation in carbon cycling and the trade-offs between forest productivity and biodiversity conservation.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».