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Enregistrement W2121553313 · doi:10.1093/forestry/cpt044

A new silvicultural approach to the management of uneven-aged Northern hardwoods: frequent low-intensity harvesting

2013· article· en· W2121553313 sur OpenAlexaffabout
Philippe Nolet, Frédérik Doyon, Christian Messier

Notice bibliographique

RevueForestry An International Journal of Forest Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForest managementSilvicultureSustainabilityEnvironmental scienceBasal areaAgroforestryForest ecologyAgricultural engineeringForestryEcosystemEcologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a new silvicultural approach that is well suited for the management of uneven-aged forests in which timber production is an important objective. The approach recognizes two main components in the stand, i.e. a fiber production component, which provides veneer/sawlog quality products from the high-quality trees (HQT), and an ecological component, which contributes to the overall ecosystem functioning through the lower value stems. The objective of the study was to verify if it is possible to sustainably harvest only HQT in northern hardwood (NH) and thereby produce a viable alternative to high-grading the stands. To do so, a simple stand growth simulator, based on empirical growth rates of HQT in Sugar Maple/Yellow Birch stands in southwestern Quebec, was combined with an optimization tool. The optimization parameters aimed to identify possible tree marking regimes (TMRs) under 10-year rotation partial cutting, which would ensure that the basal area of HQT was maintained for 40 years. Results suggest that sustainability is achievable starting from very different initial stand structures and the application of a wide range of alternative TMRs. We argue that this new approach is one way to apply emerging concepts in forest management, such as ecological integrity, attempts to emulate natural disturbance regimes and provides new possibilities managing for resilience and for adaptation to climate change.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,791

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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