Estimating forest vulnerability to the next spruce budworm outbreak: will past silvicultural efforts pay dividends?
Notice bibliographique
Résumé
Silvicultural treatments recommended to reduce damage by spruce budworm (SBW; Choristoneura fumiferana Clemens) include reducing balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.) abundance and age and increasing spruce (Picea spp.) and hardwood content. To evaluate the effect of these measures on forest timber supply, we assessed stand characteristics, disturbance history, and timber supply for an intensively managed eastern Quebec forest from 1985 to 2004, encompassing a major SBW outbreak. During this time, mean stand age declined from 55 to 51 years, and proportions of areas in balsam fir stands declined (42% to 27%), spruce–fir stabilized (12% to 11%), and mixedwoods increased (32% to 52%). We estimated forest vulnerability using softwood volume reductions following simulated outbreak scenarios of different severity (low, moderate, and high) and different effects of hardwood content in reducing spruce–fir defoliation. Volume reductions for outbreaks simulated to begin in either 1985 or 2004 were similar, ranging from 15%–46% (no hardwood effect in reducing defoliation) to 13%–39% (given a maximum hardwood content effect) for light and severe outbreaks, respectively. Considering the net detrimental effect of increased hardwood content on softwood timber supply, we question the dividends of promoting hardwoods and recommend increasing the combined use of plantations and weeding treatments to increase spruce content.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».