Silviculture affects composition, growth, and yield in mixed northern conifers: 40-year results from the Penobscot Experimental Forest
Notice bibliographique
Résumé
This long-term experiment in Maine, U.S.A., was designed to provide information on the best silvicultural practices for managing stands of mixed northern conifers in northeastern U.S.A. We evaluated growth and yield and changes in species composition, quality, and structure during the first 40 years of the experiment. Replicated treatments include the selection system, uniform shelterwood, unregulated harvesting, and diameter-limit cutting. The new cohort established under three-stage shelterwood was subsequently left untreated or precommercially thinned. Between-treatment differences in net volume growth were not significant (α = 0.10), though gross volume growth differed significantly for managed vs. unmanaged, selection vs. shelterwood, and shelterwood vs. diameter-limit treatments. A three-stage shelterwood method with precommercial thinning 10 years following final overstory removal resulted in good control of hardwoods and hemlock and a dramatic increase in spruce and fir. The selection system on a 5-year cutting cycle resulted in increased hemlock, spruce, and fir, with a decrease in hardwood species. If the primary goal were production, even-aged management would most likely be preferred. We recommend a two-stage shelterwood method as applied in this experiment with some modification to improve species composition and stand quality. Stand quality (proportion of stand volume in cull trees) and species composition was influenced by treatment.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».