MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2051447923 · doi:10.5558/tfc2013-138

Effect of selective precommercial thinning on balsam fir stand yield and structure

2013· article· en· W2051447923 sur OpenAlexaffvenue
Robert Schneider, Jean Bégin, Alain Danet, René Doucet

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)Centre de Géomatique du QuébecUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThinningBalsamForestryEnvironmental scienceContext (archaeology)SilvicultureForest managementAgroforestryMathematicsGeographyBotanyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silvicultural tools such as green retention harvesting and multiple variations of partial cut systems are being developed to implement ecosystem-based forest management. However, very little effort has been expended in developing silvicultural treatments for young stands. Results for a selective precommercial thinning (three thinning intensities and control) covering a 28-year period in a balsam fir-dominated stand are presented. Thinning did not significantly increase stand yield, nor change stand diameter diversity or distribution. Furthermore, diameter distributions and diversity of dead stems also did not differ significantly (P > 0.05) among thinning intensity. More important than intensity effects, statistical differences were found between initial stand densities. Low initial densities had greater yields and more diverse diameter distributions. Nevertheless, for low initial stand densities, light to moderate thinning seemed to increase yield, whereas moderate to heavy thinnings would be appropriate for high initial stand densities. Although selective precommercial thinning does not result in significant changes in stand structure, it could be used as a first step in increasing stand complexity within the context of ecosystem-based management.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Forestry ChronicleMême sujetForest ecology and managementTravaux en français237 207