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Enregistrement W1969968310 · doi:10.5558/tfc77525-3

Current trends in the management of aspen and mixed aspen forests for sustainable production

2001· article· en· W1969968310 sur OpenAlexvenueno aff
Andrew J. David, John C. Zasada, Daniel W. Gilmore, Simon M. Landhäusser

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThinningAgroforestryWood productionForest managementForest productSustainable managementContext (archaeology)Sustainable forest managementEnvironmental scienceForestryEcologyGeographySustainabilityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quaking aspen (Populus tremuloides Michx.) is a remarkable species that performs several significant ecological roles throughout its range while at the same time is facing ever-increasing harvesting pressure. Although its full product potential remains untapped, aspen utilization has increased noticeably in the past 15 years as it has become a desired species for engineered wood products such as oriented strand board, and a preferred hardwood in the production of high quality pulp and paper products. Concurrent with this increase in aspen utilization has been an increase in the importance of ecological concepts in forest management. Any new silvicultural concepts in aspen management designed to address these ecological concepts must be grounded in the silvics and life history traits of the species. Here we present three trends in aspen management; aspen retention, a renewed interest in aspen thinning, and the advent of cut-to-length (CTL) harvesters that allow forest managers to address these considerations by capitalizing on aspen's unique characteristics. Finally, we discuss traditional harvesting methods and these trends in the context of their genetic implications. Key words: aspen management, retention, thinning, cut-to-length harvesting, genetic variation, genetic diversity

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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