A stand-level tool for predicting the natural regeneration density of black spruce and jack pine following fire and salvage
Notice bibliographique
Résumé
A tool was developed to allow managers and foresters to quickly assess reforestation needs following forest fire and salvage logging at the stand level in both pure and mixed black spruce and jack pine stands. This on-site operational assessment tool was created using a forest regeneration model that simulates the natural regeneration densities of black spruce and jack pine following fire and salvage. Tree species basal areas used for simulations represent the natural range expected in the field. Additional parameters include the abscission schedule of the species, the percentage of optimal (exposed mineral soil or humus) post-fire seedbeds, and the timing of the salvage operation. The tool also allows for rapid planning of both salvage operations and planting. It has important advantages over conventional seedling surveys in that it can be employed immediately following fire, can guide management decisions about the planning of road construction and the harvest sequence, and takes into account the entire establishment phase. Using the tool to adjust the harvesting schedule to minimize replanting, the likely final cost of reforestation can be estimated for an entire burn. The tool shows that a higher percentage of optimal seedbeds are necessary following salvage: (1) for black spruce to regenerate adequately compared to jack pine (i.e., planting of black spruce will almost always be necessary); (2) as basal area of the species of interest decreases; and, (3) to adequately regenerate burned intact and salvaged stands in late-season fires compared with those from early-season fires.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».