Developing a silvicultural framework and definitions for use in forest management planning and practice
Notice bibliographique
Résumé
Lack of a management framework on which to base silviculture options has plagued the forest management planning process in Ontario. The Forest Management Planning Manual for Ontario’s Crown Forests directs that strategic silvicultural options be developed and identified in terms of the (i) applicable forest unit, (ii) associated assumptions, and (iii) extent to which they can be used on a forest management unit. In this paper, we describe a framework for classifying management (or silviculture) intensity and propose definitions for extensive, basic, intensive, and elite intensities of silviculture to support the framework’s use in planning and application. We outline how the Canadian Ecology Centre – Forestry Research Partnership, a research partnership between Tembec Inc., the Ontario Ministry of Natural Resources, and Natural Resources Canada, is considering applying these in the forest management planning process. The framework and definitions can be used to develop strategic silviculture options within an active adaptive management approach. This framework should help to reduce uncertainties associated with forest development, treatment costs, response to treatments, and success rates provided appropriate monitoring. The framework and definitions described were specifically developed for silviculture related to reforestation of even-aged boreal forests. Key words: intensive silviculture, adaptive management, forest management
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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) | 0,000 | 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 ».