Partial harvesting in the Canadian boreal: Success will depend on stand dynamic responses
Notice bibliographique
Résumé
In the past 10 to 15 years, alternative silvicultural treatments involving partial harvesting have been developed for boreal forests, with the goal of achieving a balance between biodiversity maintenance and continued timber production. Most prior research has focussed on the impacts of partial harvesting on biological diversity, while stand dynamic responses remain little studied. In this paper we explore partial stand harvesting in the Canadian boreal—its rationale, current extent, and impact on stand dynamic patterns. Empirical studies from the boreal and elsewhere indicate that residual trees of many species respond to partial harvesting with enhanced growth, commonly showing a lagged response after which peak growth occurs five to 25 years following harvest. Post-harvest mortality is also prevalent but much more variable, with losses of residual trees ranging from nearly zero to more than 50% above background mortality rates in the initial years following harvest. With the exception of strip cutting in parts of northern Ontario and Quebec (HARP/CPPTM), operational partial harvesting in the Canadian boreal currently involves very low levels of retention. Available data suggest that such low retention levels, particularly when spatially dispersed, generally result in unacceptably high rates of post-harvest mortality, which are unlikely to be offset by increases in residual tree growth. There is an urgent need for development of spatially explicit stand simulation models that will allow accurate yield predictions for partial harvest systems to assess their feasibility in boreal forest management. Key words: ecosystem management, natural disturbance emulation, boreal forest, partial cut, structural retention, growth response, windthrow, post-harvest mortality
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».