MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2040417199 · doi:10.5558/tfc2013-085

Effects of precommercial thinning on the forest value chain in northwestern New Brunswick: A fifty-year legacy of forest research continues

2013· article· en· W2040417199 sur OpenAlexafffundvenueabout
Doug Pitt, Len Lanteigne, Michael K. Hoepting, James Farrell

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceU.S. Forest ServiceFPInnovations
Mots-clésThinningBalsamAbies balsameaForestryEnvironmental scienceStand developmentSilvicultureMathematicsAgroforestryGeographyBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reduction of the stem density of young, naturally regenerating stands through precommercial thinning (PCT) is widely accepted as beneficial for controlling tree species composition, selecting crop trees and improving their growth, and preparing stand structure for subsequent commercial thinning. Less understood and accepted are the forest-level benefits associated with wood fibre yield and value as they relate to the financial returns of PCT. The Green River PCT trials were established between 1959 and 1961 in naturally regenerating balsam fir (Abies balsamea [L.] Mill.)-dominated stands an average of eight years after overstory removal. Three nominal spacings of 4 ft (1.2 m), 6 ft (1.8 m) and 8 ft (2.4 m) were compared to an unthinned control in six replicate blocks. In the fall of 2008, following completion of the ninth sequential evaluation of the study’s 48 permanent sample plots, three of the six replicates were clearcut harvested and data were collected to quantify the effects of PCT on the forest value chain. This paper is the introduction to a series of six papers that quantify the rotation-length effects of PCT on: 1) stand dynamics and the yield of roundwood products; 2) harvesting and wood handling costs; 3) root and butt rot incidence, severity, and effects on volume recovery; 4) lumber and fibre-based panel recovery and value; 5) pulp and paper recovery and value; and 6) the overall integration of these costs and benefits.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2013
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Forestry ChronicleMême sujetForest ecology and managementTravaux en français237 207