Structural Attributes of Old-Growth and Partially Harvested Northern White-Cedar Stands in Northeastern North America
Notice bibliographique
Résumé
Forestry practitioners often need to identify old-growth stands because of their high conservation value. To identify the structural and compositional characteristics potentially unique to old-growth northern white-cedar (Thuja occidentalis L.) stands, we compared 16 old-growth stands and 17 partially harvested stands in Maine, USA and New Brunswick, Canada. Potential old-growth predictors included common structural metrics such as basal area (BA), quadratic mean diameter (QMD), large tree (≥40 cm diameter at breast height) density, and volumes of coarse woody debris (CWD), along with six structural indices. Using generalized linear mixed-models, we identified two significant structural predictors that differentiate old-growth from partially harvested stands when used in combination: Volume of advanced-decay CWD and live tree QMD. None of the structural indices were useful in distinguishing between old-growth and partially harvested stands, nor did the two types differ with respect to tree species composition. Our results demonstrate that two metrics easily derived from standard inventory data—decayed CWD volume and QMD—effectively characterize the old-growth white-cedar stands sampled in this study. Taken together, these results can improve management decision making for white-cedar, particularly in the context of certification, while also shedding light on the effects of past partial harvesting on current forest structure.
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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) | 0,000 | 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 ».