Upland black spruce stand development 17 years after cleaning and precommercial thinning
Notice bibliographique
Résumé
Density management is often used by silviculturists to guide stand composition and development. We examined the effects of cleaning (hardwood removal) and four levels of precommercial thinning (0, 20, 35 and 50% basal area removal) on stand development in a dense, 24-year-old upland black spruce (Picea mariana [Mill.] BSP) plantation near Beardmore, Ontario. Immediately before treatment, stand densities and basal areas for all species and for black spruce averaged 7375 and 6415 stems ha -1 , and 27.9 and 20.5 m 2 ha -1 , respectively. Seventeen years after treatment, black spruce total stand volume (V T ) was higher in the cleaned, unthinned plots (243 m 3 ha -1 ) than in the untreated controls (171 m 3 ha -1 ) while total stand volume increment of all species combined was similar in these two treatments. Compared with cleaning alone, thinning cleaned plots from below increased quadratic mean diameters (D Q ) by up to 9% but decreased V T by up to 28%. At plantation age 41, increases in black spruce densities of 1000 stems ha -1 resulted in mean decreases of 0.6 cm in D Q and mean increases of 43 m 3 ha -1 in V T . Endemic black spruce stem mortality rates decreased with thinning intensity, with mortality concentrated in the smallest size classes. In some plots, mortality was increased by wind or snow damage, and by root rots. Height increment of dominant trees was unaffected by thinning. Projected yields at age 55 (the physical rotation age—the age at which maximum mean annual increment occurs) suggest the heaviest precommercial thinning could increase quadratic mean diameter from 16.1 to 17.7 cm, but decrease merchantable stand volume from 292 to 225 m 3 ha -1 . Results indicate that total black spruce fibre yields and product value on these sites will be maximized in denser stands. Cleaning appears to offer greater benefits for black spruce fibre production than precommercial thinning. Key words: black spruce, precommercial thinning, cleaning, density management, projected yields
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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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 ».