Do biomass removal and structure-enhancing treatments influence deadwood characteristics following commercial thinning in spruce plantations in New Brunswick, Canada?
Notice bibliographique
Résumé
Effects of commercial thinning on downed coarse woody debris (CWD) and standing dead trees (snags) were examined in six intensively managed 22- to 30-year-old white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) plantations in northern New Brunswick, Canada. Four alternative treatments were applied: (i) an unthinned control and three commercial thinning 40% basal area removals, with (ii) slash and tops remaining on the site (status quo), (iii) most of the branches and tops extracted from the site (biomass removal), and (iv) clumps of unthinned trees left, with one-half of the trees in each clump girdled to create snags (enhanced structure). Three years after thinning, CWD volume increased by 14%–27% in the status quo and enhanced structure treatments, by 6% in the biomass removal treatment, and by 0.1% in the unthinned treatment. Mean snag volume changed little, i.e., less than 1 m3·ha−1 among treatments, and stumps of thinned trees were 4.6–4.9 m3·ha−1. The girdled trees added 0.7 m3·ha−1 of snags, and 1.3 m3·ha−1 is expected to be added from girdling the remaining live trees in the unthinned clumps in 2016. The girdled trees and future to-be-girdled trees added up to 50% of the new deadwood in the enhanced structure treatments, but thinning treatments did not significantly affect total deadwood. The results indicate that commercial thinning produced fine debris but had little effect on overall deadwood amount. Girdling trees during commercial thinning, at the intensity used in this study, is unlikely to produce sufficient snags. Leaving islands and clumps during harvest before plantation establishment would be a more effective way of adding structure.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».