A multiscale analysis of the effects of alternative silvicultural treatments on windthrow within balsam fir dominated stands
Notice bibliographique
Résumé
Boreal ecosystem functioning is largely controlled by disturbance dynamics. There have been efforts at adapting forest management approaches to emulate natural disturbance effects, as this is expected to maintain ecosystem resilience. In many instances, this involves resorting to partial cutting strategies that are likely to increase windthrow losses. The objective of this study was to determine the effects of alternative silvicultural practices on windthrow damage and how these effects vary with the scale of treatment. The study was conducted in the Quebec North Shore region (Canada), an area dominated by balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.) and accompanied by black spruce (Picea mariana (Mill) B.S.P.). Four different silvicultural treatments (overstory removal, heavy partial cutting, and two patterns of selection cutting) and control areas were implemented in 2004 and 2005. The experiment used a nested approach where treatment at the plot level was independent and yet nested within the block-level treatment. At the block level, treatments were applied over 10–20 ha units, leaving a small portion of the block for a smaller application of each treatment (plot scale, 2500 m2). Inventory was carried out before harvesting and monitoring was done yearly after harvesting, with the aim to better understand the plot- and block-level factors that drive windthrow damage levels and the effects of alternative silvicultural treatments. Results after 6–7 years show that basal area proportion windthrown differs substantially between treatments, as well as between treated sites and control sites. Windthrow levels were higher under heavy cuts relative to selection cuts and also increased with balsam fir proportion. Windthrow proportions were better correlated to block-level treatment than plot-level treatment, showing that the environment surrounding the treated plot can have an important effect on windthrow losses. Overall, the selection cutting system, particularly SC2, retains the most green-tree basal area and thus best meets the management objective of retaining old-growth attributes. A simple empirical model was calibrated that could aid in hazard rating.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».