Yield Responses of Black Spruce to Forest Vegetation Management Treatments: Initial Responses and Rotational Projections
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to (1) quantitatively summarize the early yield responses of black spruce ( Picea mariana (Mill.) B.S.P.) to forest vegetation management (FVM) treatments through a meta-analytical review of the scientific literature, and (2) given (1), estimate the rotational consequences of these responses through model simulation. Based on a fixed-effects meta-analytic approach using 44 treated-control yield pairs derived from 12 experiments situated throughout the Great Lakes—St. Lawrence and Canadian Boreal Forest Regions, the resultant mean effect size (response ratio) and associated 95% confidence interval for basal diameter, total height, stem volume, and survival responses, were respectively: 54.7% (95% confidence limits (lower/upper): 34.8/77.6), 27.3% (15.7/40.0), 198.7% (70.3/423.5), and 2.9% (−5.5/11.8). The results also indicated that early and repeated treatments will yield the largest gains in terms of mean tree size and survival. Rotational simulations indicated that FVM treatments resulted in gains in stand-level operability (e.g., reductions of 9 and 5 yr for plantations established on poor-medium and good-excellent site qualities, resp.). The challenge of maintaining coniferous forest cover on recently disturbed sites, attaining statutory-defined free-to-grow status, and ensuring long-term productivity, suggest that FVM will continue to be an essential silvicultural treatment option when managing black spruce plantations.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».