Incorporating multi-cohort old aspen and mixedwood dynamics into a long-term forest management plan
Notice bibliographique
Résumé
The 2006–2026 Sustainable Forest Management Plan for Manitoba’s Duck Mountain Provincial Forest (DMPF) was required to model the Future Forest Condition 200 years from the present. This was a significant challenge for forest stands that were already old at the beginning of the planning and modelling horizon. In the DMPF, the majority of stands were currently old and near the end of the sampled yield curve. We incorporated aspen and aspen–mixedwood Permanent Sample Plot remeasurement data, aged up to 200 years old, into the yield curves. This extended the sampled volume–age data of the yield curves from 120 to 200 years old. The recent discovery of multi-cohort aspen and mixedwood stands was also incorporated into modelling the Future Forest Condition of the Sustainable Forest Management Plan. Multi-cohort stand dynamics replaced previous modelling assumptions of single-cohort, even-aged stands “breaking up” and suffering catastrophic loss (i.e., death age) where volume equals zero at stand ages 140 years or older. Modelling the multi-cohort stand dynamics resulted in a significantly different Future Forest Condition due to: maintenance of a continuous forest canopy over the entire landscape; higher modelled biodiversity in older stands due to multiple canopies, abundant snags, and coarse woody debris; and the avoidance of a large age class imbalance due to stands being available for harvest longer, but at a lower volume.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».