Linking stand attributes to cartographic information for ecosystem management purposes in the boreal forest of eastern Québec
Notice bibliographique
Résumé
In the North American boreal forest, the adoption of forest ecosystem management strategies usually increases the number of forest stands to be treated with irregular or uneven-aged silvicultural systems. However, it is difficult to properly target the stands most appropriate for partial cut treatments in remote areas where road access is limited, because current inventory data do not include an assessment of key stand characteristics for silvicultural prescriptions, such as the abundance of small stems in the understory. In this study, we present a forest classification performed using classification and ordination methods, based on ground-measured structural and compositional stand characteristics, in a region of eastern Québec, Canada. This classification resulted in six forest types, which range in composition and structure from relatively regular post-fire stands dominated by black spruce (Picea mariana) to relatively irregular stands co-dominated by balsam fir (Abies balsamea) and black spruce. This classification was linked with cartographic information currently available to forest managers. Information from a fine-scale forest map predicted slightly better the presence of forest types with irregular stand structures compared with a coarse-scale forest map complemented with a fire map. Thus, areas most suitable for the implementation of uneven-aged silvicultural systems can be roughly delineated from existing cartographic information, which will facilitate their integration into large-scale and long-term forest management plans.Key words: boreal forest, forest classification, forest dynamics, stand structure, silviculture
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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 | 0,001 | 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 ».