Effects of precommercial thinning on the forest value chain in northwestern New Brunswick: Part 5 – Kraft and Thermomechanical pulping and pulp quality
Notice bibliographique
Résumé
Forty-eight years after application, three nominal precommercial thinning (PCT) spacings of 4 ft (1.2 m), 6 ft (1.8 m) and 8 ft (2.4 m) were compared to an unthinned control in six replicate, balsam fir (Abies balsamea [L.] Mill.)-dominated stands. Following the clearcut harvest of three of these replicates in 2008, chips produced from sawmilling trials (slab-wood) and from the top logs of the sampled trees (top-log) were kraft and thermomechanically (TMP) pulped. In general, top-log chips took longer to kraft pulp, had lower yields, and produced pulps with shorter, finer fibres than the corresponding slab-wood chips, across all PCT treatment levels. The main effects of PCT on pulping occurred with slab-wood chips and not top-log chips. While end-product quality in either kraft or TMP production was generally unaffected by wood from the range of thinnings tested, slight reductions in slab-wood chip density and H-factor suggest that kraft pulping productivity may be reduced by 1.8% with furnish from thinned stands. While these losses could be offset somewhat by lower chip consumption, the economic benefits for a kraft mill are marginal at best, and sharing of fiscal gains across the fibre value chain needs to be explored. Specific refining energy required in TMP production was, however, reduced by 4% with furnish from thinned stands. These results suggest that value-chain optimization is ultimately dependent on the segregation of fibre from different sources, including within-tree and among silvicultural treatments and sites.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».