Sprucing up the mixedwoods: growth response of white spruce (<i>Picea glauca</i>) to partial cutting in the eastern Canadian boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Mixed-species stands present a number of opportunities for and challenges to forest managers. Boreal mixedwood stands in eastern Canada are often characterized by a dominant canopy of shade-intolerant aspen (Populus tremuloides Michx.) with more shade-tolerant conifers in the mid- to sub-canopy layers. Because the aspen and conifer components often attain optimal merchantable sizes at different moments in stand development, there is an interest in developing silvicultural practices that allow partial or total removal of aspen and favour accelerated growth of residual conifers. We tested four partial harvesting treatments in mixed aspen – white spruce (Picea glauca (Moench.) Voss) stands in which different proportions of aspen (0%, 50%, 65%, and 100% basal area) were removed. Ten years after treatments, 72 spruce stems representing dominant, co-dominant, and suppressed social classes were destructively sampled for stem analysis. Using linear mixed effect models, we analyzed growth as a function of treatment intensity, time since treatment, social status, pretreatment growth rate, and neighbourhood competition. Relative to control stands, radial and volume growth responses were detected only in the extreme treatment of 100% aspen removal. In relative terms, suppressed trees showed the greatest magnitude of cumulative growth increase. Compared with control trees, average annual radial and volume increments were, respectively, 23.5% and 7.1% higher for dominant trees, 67.7% and 24.1% higher for co-dominant trees, and 115.8% and 65.6% higher for suppressed trees over the 10 years after treatment. Growth response was proportional to pretreatment growth rate, and among neighbouring trees, only coniferous neighbours had a negative effect on white spruce growth. Our results suggest that in similar mixed-stand conditions, relatively heavy removal of overstory aspen accompanied by thinning of crowded conifers would result in greatest growth response of residual spruce stems.
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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 | 0,000 | 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 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 ».