Notice bibliographique
Résumé
Wood supply of the major industrial species groups (spruce–pine–fir [Picea–Pinus–Abies spp.] and poplar [Populus spp.]) in the boreal forest of Ontario is forecast to fall below demand in the relatively near future. This has lead to more interest in the growth and yield of mixedwood forests. Mixedwood stands are defined for forest management planning as stands in which 26% to 75% of the canopy is softwood. With an average growth rate one-third higher than the average for all forest types combined, mixed species stands have potential to mitigate some of the shortfalls. This paper reviews the history of yield curve development in Ontario and some of the current initiatives in mixedwood modeling. The Forestry Research Partnership, a partnership between Tembec, the Ontario Ministry of Natural Resources, the Canadian Forest Service, and the Canadian Ecology Centre, was formed in 1999. One of the first projects of the Partnership was to update the provincial yield curves. These updated curves provide good estimates of yield for mixedwoods on upland, drier sites but mixedwoods on moister sites need to be further stratified by leading species. Mid-rotation activities such as density regulation and partial harvesting in the selection or shelterwood silvicultural systems are generally tree-level activities. These are more compatible with tree-level models. Ontario is calibrating the Forest Vegetation Simulator (FVS) for use in Ontario and this shows particular promise in mixedwood modeling. Key words: mixedwood growth, yield tables, FVS
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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) | 0,001 | 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 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 ».