Assessing the Potential Stem Growth and Quality of Yellow Birch Prior to Restoration: A Case Study in Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Past silvicultural treatments have resulted in the high-grading mixed temperate forests of Québec, Canada. Despite recognition of this issue, the low occurrence of yellow birch (Betula alleghaniensis Britton) within current stands raises questions about the potential of the species to grow and eventually constitute a high-quality forest resource. The objective of this study was to assess this potential using tree characteristics, forest structure and additional site and climatic conditions as predictors. A total of 145 trees were sampled in two areas located in the same bioclimatic zone. Lower-Saguenay-Charlevoix was chosen as an area where a restoration plan could be implemented, whereas Portneuf was selected as a reference. We used nonlinear mixed models to investigate which environmental factors are likely to influence the radial growth and stem quality of yellow birch sample trees. Our results suggest that topographic and climatic conditions, as well as the competitive environment of the trees, are important factors to consider in the evaluation of yellow birch production. Despite the limited occurrence of yellow birch, the potential for growth and quality was high in the Lower-Saguenay-Charlevoix area. For equivalent topographic, climatic, and competitive environment conditions, there was no significant difference in either radial growth or stem quality with Portneuf. We suggest that the economic interest of producing high quality timber should be used to justify the implementation of a restoration strategy in the Lower-Saguenay-Charlevoix area.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».