Clearcut Solutions? An Evaluation of Partial Harvesting in the Black Spruce Boreal Forest
Notice bibliographique
Résumé
Bringing together field-based empirical studies, a simulation modelling experiment, and a critical analysis of the natural disturbance emulation paradigm, this thesis evaluates partial harvesting in the black spruce boreal forest. Forest management in Ontario is required to emulate natural disturbances, but in regions of the boreal forest where fire cycles are long, regulated even-aged management by clearcutting has truncated forest age-class distributions. Partial harvesting has been proposed as a means to maintain the structural complexity and biodiversity associated with old forests while allowing continued timber production. Despite the potentially important role of partial harvesting in a strategy for sustainable boreal forest management, little research has examined post-harvest stand development, a critical determinant both of habitat and timber supplies.I used a chronosequence approach in combination with dendroecological techniques, a neighbourhood modelling framework, and maximum likelihood statistical methods to quantify stand dynamics over the first decade after partial harvest in the black spruce (Picea mariana) boreal forest of northeastern Ontario, Canada. Residual trees displayed large but time-lagged growth responses to partial harvest. The largest responses were found in young trees, while old trees were largely unable to react to improved post-harvest resource availability. Growth responses were offset by elevated rates of residual-tree mortality, which peaked in the first year after harvest at nearly 13 times the pre-harvest level. Proximity to harvest machinery trails severely escalated the risk of mortality for residual trees. Considering growth and mortality responses together in a forest simulator model, I found that stand development proceeded most rapidly where skidding intensity was reduced and retention areas were aggregated. Given appropriate prescriptions, my results indicate that partial harvesting can be a viable silvicultural option for black spruce boreal forests. However, the ability of partially harvested stands to emulate natural disturbance is questionable, particularly given the strong influence of harvest machinery impacts on post-harvest stand development. I argue that the natural disturbance emulation framework has important flaws and falls short of a justifiable approach for forest management in Ontario.
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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 | 0,001 | 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 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 ».