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Enregistrement W2315302923 · doi:10.5558/tfc2015-026

Evaluating harvest costs and profit of commercial thinnings in softwood stands in west-central Maine: A case study

2015· article· en· W2315302923 sur OpenAlexvenueno aff
Patrick Hiesl, Jeffrey G. Benjamin, Brian E. Roth

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceNational Institute of Food and AgricultureNortheastern States Research CooperativeMaine Agricultural and Forest Experiment StationUniversity of MaineU.S. Department of Agriculture
Mots-clésThinningForestrySoftwoodBasal areaSilvicultureEnvironmental scienceProductivityPulpwoodFellingMathematicsAgroforestryPulp and paper industryEngineeringGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Precommercial thinning (PCT) is a common silvicultural treatment in the management of young conifer forests. The positive effects of PCT on tree growth are well documented, however, there have been few operational studies of thinning productivity associated with later harvests in such stands and associated cost comparison with high-density, small-diameter stands. In the winters of 2012/2013 and 2013/2014 a long-term herbicide and PCT study in west-central Maine was commercially thinned using cut-to-length (CTL) and whole-tree (WT) harvesting systems in PCT and non-PCT stands, respectively. Thinning prescriptions consisted of three nominal removal intensities (33%, 50%, and 66% of the standing softwood volume) in a randomized block design with three to four replications. Stand density, basal area, hardwood content, and removal intensity were not significant in explaining variation in harvester and feller-buncher productivity. An analysis of unit cost of production indicated that wood chip production using a WT system in non-PCT stands is less costly than the production of roundwood using a CTL system in PCT stands. Profit, however, is similar for products harvested by either system. Our conclusion is that the WT system used in the study is economically feasible to treat highdensity, small-diameter stands in a commercial thinning.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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