MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2903014321 · doi:10.1139/cjfr-2018-0278

Analyzing risk of regeneration failure in the managed boreal forest of northwestern Quebec

2018· article· en· W2903014321 sur OpenAlexaffvenueabout
Tadeusz B. Splawinski, Dominic Cyr, Sylvie Gauthier, Jean-Pierre Jetté, Yves Bergeron

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsNatural Resources CanadaEnvironment and Climate Change CanadaUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlack spruceTaigaBorealEnvironmental scienceRegeneration (biology)Climate changeProductivitySilvicultureBaseline (sea)Fire regimeForest managementDisturbance (geology)LoggingForestryEcologyAgroforestryBiologyEcosystemGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in the fire regime can affect the postdisturbance regeneration potential of boreal forest tree species, thereby modifying tree density and cover. This could adversely affect the sustainability of forest management, especially in regions currently characterized by a short fire cycle and low productivity. As a case study, we use a real landscape (1.3 Mha) in the boreal forest of northwestern Quebec, characterized by a high annual area burned and where fire activity is projected to strongly increase, to model the effect of current (baseline) and climate-induced (projected) changes in the fire cycle and harvesting rate on the regeneration failure potential of pure black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) and jack pine (Pinus banksiana Lamb.) stands. Simulations were carried out over a 50-year period under three reproductive maturity thresholds per species, representing the age at which an adequate seed supply is attained to ensure self-replacement. Results show a progressive increase in the area affected by natural regeneration failure over the course of the simulation period under both climate scenarios, culminating with an 18.5% loss (149 210 ha) of productive area under the baseline scenario and a 65.8% loss (532 141 ha) under the projected scenario (intermediate maturity threshold and current harvest rate). Variation in the fire cycle had the greatest effect on the regeneration failure rate, followed by regeneration threshold age and harvest rate. We outline proactive forest management practices to reduce the likelihood of regeneration failure following fire. This includes intensive stand management and retention strategies following timber harvest. Monitoring of forest recovery after fire would help in assessment of regeneration failure over time and be useful in validating both model results and the efficacy of strategies aimed at minimizing its likelihood.

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)0,005
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 enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations62
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetFire effects on ecosystemsTravaux en français237 207