Impact of precommercial thinning on tree growth, lumber recovery and lumber quality in <i>Abies balsamea</i>
Notice bibliographique
Résumé
Precommercial thinning (PCT) is often used to improve stand growth and value. While PCT may accelerate tree growth and reduce mortality, it may also have a negative effect on product quality. This study examined the effect of moderate and heavy thinning on tree growth, lumber recovery and quality in a natural balsam fir [Abies balsamea (L.) Mill.] PCT trial 35 years after thinning. Compared with the control, the heavy thinning increased merchantable tree diameter, stem volume per tree and lumber volume recovery per tree by 41.1%, 100.9% and 92.7%, respectively, reduced the Select Structural grade (the best grade) recovery by 33.7%. Thinning did not affect the no. 2 and better grade yield. There was a 12.2% and 15.0% difference, respectively, in the lumber bending modulus of elasticity (MOE) and modulus of rupture (MOR) between the control and heavy thinning. Moderate thinning had little impact on the visual grade recovery, lumber bending MOE and MOR. Heavy thinning is recommended if the goal is to get sizeable sawlogs in the shortest time, whereas moderate thinning is preferable if the intention is to minimize the negative effects on lumber quality while retaining modest tree growth and lumber recovery. Overall, PCT of very dense young balsam fir stands appears to be an effective and viable silvicultural treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».