Applying research for enhanced productivity on the Canadian Ecology Centre – Forestry Research Partnership forests
Notice bibliographique
Résumé
The application of enhanced forest productivity (EFP) through intensive silviculture on designated forest areas is arguably one means to maintain or increase fibre supply and global market competitiveness. The Canadian Ecology Centre – Forestry Research Partnership’s (CEC-FRP) 10/10 objective (to increase sustainable fibre production by 10% in 10 years) has focused many years of forest research largely on the practical application of EFP. Large-scale implementation of this research, through a process of adaptive management, is incumbent on first identifying forests that are available and potentially suitable to implement EFP with more intensive silviculture on portions of the landbase. This paper describes forests in northeastern Ontario that were evaluated for EFP potential, and provides some of the rationale for their selection or rejection for this purpose. To date, the Gordon Cosens, Romeo Malette, Martel, and Nipissing forests are identified as potential CEC-FRP core forests in which research can be directed towards sustainable increases in forest production. These 4 forests are located in Ontario’s boreal and Great Lakes–St. Lawrence regions and have the necessary tenure, potential productivity, protection from fire, insect and disease, and are managed under a suitably enabling planning and legislative environment. In addition, forest management planning teams for these forests are closely integrated with the CECFRP through core teams that are critical to identifying science priorities based on local operational issues, and moving subsequent research into practice. As such, it seems timely to move forward with EFP implementation through a process of adaptive management on these forests. Key words: enhanced forest productivity (EFP), intensive forest management (IFM), intensive silviculture, forest management planning (FMP), adaptive 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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».