Commercial Thinning to Meet Wood Production Objectives and Develop Structural Heterogeneity: A Case Study in the Spruce-Fir Forest, Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the effectiveness of commercial thinning mainly from below (CT; 0, 26%, 32% and 40% merchantable basal area removals) in meeting wood production demands and developing structural heterogeneity in a balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill) and spruce (Picea spp.) stand. After 10 years, 32%–40% removals showed a 12%–18% increase in mean diameter and 27%–38% increase in gross merchantable volume (GMV) per tree compared to the unthinned control. At the stand level, all thinning treatments generated as much cumulative GMV (harvested volume + GMV after 10 years) and gross sawlog volume per hectare as the unthinned control. As for stand structure, eight out of nine thinned experimental units showed increased structural heterogeneity after 10 years, i.e., irregular, positively-skewed diameter distribution with an elongated right tail toward larger trees. The diameter distribution in the unthinned control became more symmetric, unimodal and regular over time, with fewer saplings than at the beginning of the experiment and lower density of larger trees compared to CT. Regeneration density and stocking were abundant in all treatments, largely dominated by balsam fir. Results indicate that thinning can be used to meet wood production objectives and help develop structural heterogeneity in this forest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».