Long-term effects of thinning on growth and yield of an upland black spruce stand
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of the long-term effects of silviculture treatments is crucial to forest management. The long-term effects of thinning, a common and widely used silviculture treatment, is little documented for upland black spruce ( Picea mariana (Mill.) Britton, Sterns & Poggenb.) stands. We revisited a partial cutting experiment installed in 1961 in a 65-year-old unmanaged upland black spruce stand. The aim was to document the long-term effects of thinning on tree and stand growth and to complete previously published results of the first 15 years of response to thinning by determining its influence in terms of merchantable volume. Free thinning was applied following three intensities: 0%, 25%, and 50% of total basal area removal. The retrospective analysis of growth rings showed that the response over the first 15 years was less significant when determined in net merchantable volume instead of net total volume. Heavily thinned plots, nonetheless, showed a net stand merchantable volume increment 33% greater than that of the unthinned plots. In the longer term, a spruce budworm ( Choristoneura fumiferana Clemens) outbreak affected the site; nevertheless, the heavily thinned plots maintained a superior tree growth rate and did not show senescence mortality like the other plots, allowing stand volume to catch up to that of the unthinned plots after 33 years. Results suggested that thinning upland black spruce stands may be useful in mitigating reductions in volume production associated with growing stands to longer rotations as called for by certain ecosystem-based management approaches.
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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 ».