White spruce understory protection: From planning to growth and yield
Notice bibliographique
Résumé
A large component of the boreal mixedwood forest is comprised of aspen and white spruce mixtures of varying proportions and ages. The slower growing white spruce usually starts as an understory component but will succeed to a white sprucedominated stand after aspen break-up. Since both species are utilized by the forest industry, one method of maximizing total yield is to protect the unmerchantable white spruce understory while harvesting the merchantable aspen overstory. Although some of the white spruce understory is lost when the machine corridors are harvested, future conifer yield is augmented by the accelerated growth of the protected spruce component, a result of increased light levels. In a 10 year trial comparing the growth of released versus control understory spruce, annual height growth, diameter growth and volume increment were 76%, 152% and 83% higher, respectively, for the released conifer compared to the control. In order to account for the yield implications in timber supply analysis, accurate forecasts of future stand development can only be obtained through the use of a forest growth model since long-term data are not available. The Mixedwood Growth Model (MGM) has a unique architecture that allows for the modeling of various strata in understory protection stands. This “multi-strata” modeling approach was used to forecast the combined yield of all the strata, including the impact of adjacent strata with regards to light availability. Operational examples of understory protection, data on white spruce release and aspen regeneration, as well as modeled volume forecasts are presented.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».