The role of vegetation management for enhancing productivity of the world's forests
Notice bibliographique
Résumé
The management of competing vegetation has evolved with forest management over the past half century and is now an integral part of modern forestry practice in many parts of the world. Vegetation management, primarily using herbicides, has proven especially important in the establishment of high-yield forest plantations. There has been a substantial amount of research quantifying the wood yield gains from the management of competing vegetation over the past few decades. We reviewed results from 60 of the longest-term studies in North America (Canada and US), South Africa, South America (Brazil) and New Zealand/Australia. About three-quarters of the studies reported 30–500 per cent increases in wood volume from the most effective vegetation treatments. In North America, where the longest-term studies for a variety of tree species were between 10 and 35 years old (or from 20–100 per cent of rotation age), gains in wood volume ranged from 4–11 800 per cent in Pacific north-western forests, 14–5840 per cent in the south-eastern forests, and 49–5478 per cent in northern forests. In South Africa and South America (Brazil), several full-rotation (6–8 years) studies with eucalyptus indicate 29–122 per cent and 10–179 per cent increases in wood volume yield, respectively, from effective vegetation management. In New Zealand, time gains of 1 to 4 years from early vegetation control in radiata pine plantations translated into 7–27 per cent increases in wood volume yield over a 25- to 30-year rotation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».