Long-term precommercial thinning effects on <i>Larix occidentalis</i> (western larch) tree and stand characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Precommercial thinning (PCT) is used to increase tree size and shorten harvest rotation time. Short-term results from PCT studies often show a trade-off between individual-tree growth and net stand yield, while longer-term effects of PCT on tree growth and stand yield are less well documented. We used a 54-year-old PCT study to test long-term effects of forest density and thinning schedules on stand yield and tree-level characteristics in even-aged western larch (Larix occidentalis Nutt.) stands. The study has three target densities (494, 890, and 1680 trees·ha−1) crossed with three thinning schedules (target density achieved through one, two, or four entries). Analysis of variance (ANOVA) and linear contrasts were used to test the effects of density and number of entries on tree- and stand-level attributes. Thinning before stand age 10 years leads to long-term constant yield (219.0–269.5 m3·ha−1; P > 0.05) across the tested densities. We also found constant volume growth across stand densities during the most recent measurement interval (5.42–6.41 m3·ha−1·year−1; P > 0.05). Number of entries did not affect any tree- or stand-level attribute. The primary effect of early PCT is to control whether wood volume and growth are concentrated on few large, stable trees or spread over many small, unstable trees.
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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 | 0,001 |
| 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 ».