Long-term response of spruce–fir stands to herbicide and precommercial thinning: observed and projected growth, yield, and financial returns in central Maine, USA
Notice bibliographique
Résumé
Herbicide application and precommercial thinning (PCT) are common silvicultural treatments used across North America and Europe. Despite this widespread use, long-term growth and yield responses from controlled experiments that include both of these treatments are relatively rare. We used 40-year growth and yield responses of spruce–fir stands to various combinations of early herbicide and PCT in a long-term silvicultural experiment in central Maine, USA, to calibrate the Forest Vegetation Simulator (Northeast Variant). Using the calibrated model, we projected rotation-length outcomes for stand development, merchantable wood volumes, and stumpage-based financial returns. Projections indicated gains in total yield (17%–31%) from herbicide treatments at the end of the rotation (∼60 years postharvest) relative to untreated stands. Substantial increases in merchantable wood volume also were achieved with PCT. Twenty-four years after PCT, stand stumpage value averaged $907 USD·ha −1 higher than that for unthinned stands. Total yield and stumpage gains from PCT were projected to continue through the end of rotation. Highest stumpage values resulted from combined herbicide and PCT treatments, followed by PCT-only and then herbicide-only. At end of rotation, highest net present value (NPV) resulted from PCT, whether alone or in combination with herbicides. PCT and herbicide investments substantially improved the NPV relative to untreated stands when using discount rates of 2% and 4%, but not when using a 6% rate. Our results documented that good financial returns are possible over the long-term from early investments in herbicide and PCT treatments in Maine spruce–fir stands.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».