Thinning increases climatic resilience of red pine
Notice bibliographique
Résumé
Forest management techniques such as intermediate stand-tending practices (e.g., thinning) can promote climatic resiliency in forest stands by moderating tree competition. Residual trees gain increased access to environmental resources (i.e., soil moisture, light), which in turn has the potential to buffer trees from stressful climatic conditions. The influences of climate (temperature and precipitation) and forest management (thinning method and intensity) on the productivity of red pine (Pinus resinosa Ait.) in Michigan were examined to assess whether repeated thinning treatments were able to increase climatic resiliency (i.e., maintaining productivity and reduced sensitivity to climatic stress). The cumulative productivity of each thinning treatment was determined, and it was found that thinning from below to a residual basal area of 14 m 2 ·ha −1 produced the largest average tree size but also the second lowest overall biomass per acre. On the other hand, the uncut control and the thinning from above to a residual basal area of 28 m 2 ·ha −1 produced the smallest average tree size but also the greatest overall biomass per acre. Dendrochronological methods were used to quantify sensitivity of annual radial growth to monthly and seasonal climatic factors for each thinning treatment type. Climatic sensitivity was influenced by thinning method (i.e., thinning from below decreased sensitivity to climatic stress more than thinning from above) and by thinning intensity (i.e., more intense thinning led to a lower climatic sensitivity). Overall, thinning from below to a residual basal area of 21 m 2 ·ha −1 represented a potentially beneficial compromise to maximize tree size, biomass per acre, and reduced sensitivity to climatic stress, and, thus, the highest level of climatic resilience.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».