The response of good and poor aspen clones to thinning
Notice bibliographique
Résumé
The response of good and poor clones of trembling aspen (Populus tremuloides Michx) to thinning was assessed 16 years after treatment. Prior to the thinning treatment, the clones had been assessed as either poor or good using a rating matrix that considered height, diameter, quality and vigour of the clones. Results indicate that the 250 largest DBH stems∙ha −1 did not respond to thinning, irrespective of clone rating. The growth of these dominant trees was unaffected by smaller competitors. Considering all trees, the non-thinned (control) good clones were indistinguishable from the thinned good clones in terms of top height, basal area, quadratic mean DBH, volume∙ha −1 , and trees∙ha −1 16 years after treatment. For the good clones, 16 years of self-thinning yielded the same result as a single manual thinning. Due to a slower rate of self-thinning, the non-thinned poor clones retained some of the small stems longer and thus had a higher basal area and volume than the thinned poor clones. Thinning did not increase the piece size of the dominant trees so there was no associated increase in value.Thinning good and poor clones of trembling aspen did not increase the standing volume or piece size. Therefore, thinning is recommended only for good clones and only if it is profitable on its own. The literature on the benefits of thinning of aspen is contradictory. This may be due, in part, to undocumented clonal differences. Key words: trembling aspen, clones, thinning response, poplar, clonal rating
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».