The effects of various site preparation treatments on the control of Alnus incana and forest regeneration in boreal forests of Western Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Our study, conducted in the mixed boreal forest of western Quebec, Canada, assessed the effectiveness of various site preparation treatments to promote black spruce ( Picea mariana (Mill.) BSP) regeneration on wet sites invaded by speckled alder ( Alnus incana subsp. rugosa (du roi) R.T. Clausen) following harvest. In 2019, four treatments were established: scalping, mulching, soil inversion, and an untreated control. Black spruce seedlings were planted in 2020. Measurements taken in 2021, at the end of the second growing season, revealed that the treatments doubled the growth and size of seedlings compared to the control group. While differences were small, seedlings in mulched plots showed significantly greater height growth and annual shoot elongation compared to those in inverted plots. The treatments also reduced competing species cover, while promoting the presence of grasses. Environmental conditions and soil properties did not vary significantly between treatments and the control group, except for pH and potassium in some cases. These results suggest that all three site preparation treatments tested are effective in establishing black spruce regeneration on wet sites invaded by speckled alder. Long-term monitoring is needed to assess the economic impact of treatments and better understand the role of alder in nitrogen availability on treated sites.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».