Intensive biomass removals and site productivity in Canada: A review of relevant issues
Notice bibliographique
Résumé
A renewed interest in the intensive harvesting of forest biomass as a source of bioenergy in North America raises concerns about the impacts that this practice may have on the maintenance of forest soil productivity. In Canada, such concerns were first voiced in the 1970s, and studies were launched to investigate and predict the impact of intensive forest biomass removal on site productivity. Most of these studies focused on static nutrient budgets. In Canada and around the world, more detailed process models were also developed to study carbon, nitrogen and base cation cycles under different forest harvesting intensities. However, the validity of modelling results is still constrained by our lack of knowledge on the capacity of ecosystems to supply nutrients. A few sets of field trials have been established in Canada to gather empirical data on the impact of biomass removal on soil nutrient reserves as well as on tree nutrition and growth. Although still fairly recent, these field trials, along with the older ones established in other countries with similar site conditions and climates, provide opportunities to refine our understanding of the resilience of ecosystem processes and of the impacts of intensive biomass removal on ecosystem functions. Although numerous knowledge gaps and questions remain, some jurisdictions around the world have nevertheless issued policy directives and developed guidelines for biomass harvesting. As described by the concept of adaptive forest management, ecological monitoring of harvesting operations, scientific field testing and modelling can all interact to produce better knowledge that could then help improve policy directives. Key words: bioenergy, biomass, intensive harvesting, environmental sustainability
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».