Partial cutting in old-growth boreal stands: An integrated experiment
Notice bibliographique
Résumé
The uncut boreal forest of eastern Québec is largely composed of stands with an irregular structure. Traditionally, even-aged silvicultural systems have been used for these forests but a strong interest has developed in alternative approaches. In 2004, an integrated experiment was established to provide a general assessment of harvesting uneven-aged boreal forest stands with a wide variety of treatments. Here, we summarize the key results of this experiment, which involved four silvicultural treatments differing in the level of tree retention: a clearcut with advance growth protection, a severe partial cut protecting small vigorous merchantable stems (75%–90% basal area removed), and two patterns of selection cutting (35% basal area removed). We evaluated treatment effects on vegetation attributes and animal species assemblages. We also assessed whether or not selection cutting approaches could become broadly used on an operational basis by examining simple forms of application and assessing their economic profitability. We found that many attributes of old-growth forests can be maintained with selection cutting, even with simple approaches that do not invest in marking trees to cut. Unlike more severe cuts, silvicultural treatments with more than 55% tree retention largely maintain the animal assemblages associated with old forests. Financial analysis showed that selection cutting is profitable over the long time frame, but clearcutting remains more profitable. This greater profitability is related to the first entry, whereas future entries will be more profitable with selection cutting.
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».