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Enregistrement W2901883469 · doi:10.1080/10549811.2018.1546597

Partial cutting in mixedwood stands: Effects of treatment configuration and intensity on stand structure, regeneration, and tree mortality

2018· article· en· W2901883469 sur OpenAlexafffund
Benoît Lafleur, Brian D. Harvey, Marc J. Mazerolle

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Forestry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésLoggingClearcuttingBasal areaEnvironmental scienceSilvicultureRegeneration (biology)Forest managementScarificationAgroforestryForest ecologyEcosystemBorealEcologyAgronomyBiologyGermination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In temperate and boreal mixedwood forests of eastern North America, partial disturbances such as insect outbreaks and gap dynamics result in the development of irregular forest structures. From a forest ecosystem management perspective, management of these forests should therefore include silvicultural regimes that incorporate medium- to high-retention harvesting. We present 12-year results of a field experiment undertaken to evaluate the effects of variable retention harvesting on stand structure, recruitment, and mortality. Treatments were gap harvesting (GAP), diameter-limit harvesting (DL), careful logging (CL), and careful logging followed by scarification (CL + SCAR), and an unharvested control. Although post-harvest basal area in the GAP treatment was significantly lower than that of controls, it maintained a diameter distribution profile and densities of balsam fir regeneration similar to those of pre-harvest conditions. Lower retention treatments (DL, CL, and CL + SCAR) tended to favor regeneration of pioneer, shade-intolerant species. Except for black spruce (for which mortality was highest in DL), stem mortality was similar among harvesting treatments. From an ecosystem management perspective, this study suggests that gap harvesting can maintain, in the short term, forest stand composition and structure similar to unharvested forests, and could be used where management objectives include the maintenance of late successional forest conditions.

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)0,000
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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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