Managing 400 Hectare Private Forest for old-growth characteristics
Notice bibliographique
Résumé
The Great Lakes Forest region covers 20 Million Hectares or 20% of Ontario and has 62% forest cover (MNRF, 2018). The property selected for this study is in the northwestern section of Lanark County, where the forest cover is 75% with many stands 80 to 100 years old (Sentesy, 2008). The logging of this resource played a pivotal role in the early economic development of the province. Trees were not only cut for timber, but large tracts of stands were burnt to clear land for farming (Ken A. Elliott, 1998). Later the advent of industrial age increased demand for charcoal and severe cutting of the forest occurred in 1940’s (Ken A. Elliott, 1998). To achieve the objective of restoring the old growth characteristics, it was decided that accurate data of the present tree species composition and age class distribution would be helpful. To accomplish this objective a sub set of the Vegetation Sampling Protocol (VSP) (Danijela Puric-Mladenovic, 2018), was used to collect data in the summer of 2018. Comparing this data with old land surveys, Historical Records (Sankey, 2010) and the Forest Resource Inventory (FRI) provided by Ministry of Natural Resources and Forestry (MNRF) reveals that Acer saccharinum Linnaeus (silver maple), Pinus resinosa Aiton (red pine), Quercus alba (white oak), Larix laricina (Du Roi) K. Koch (tamarack), Picea rubens Sargent (red spruce), were once present on site but not found now. Very few Tsuga (Endler) Carrière (hemlock) (0.4%), Prunus serotina Ehrhart var. serotina (black cherry) (0.25%), Picea glauca (Moench) Voss (white spruce) (0.3%) were observed now. Compared with historical records (Keddy K. , 1993) showing hemlock at 27.62%. MNR FRI estimates black cherry and white spruce at 2.2% each (MNRF, 2009). Some recommendations coming out of this work include reintroducing species that were originally present but are missing now, as well as recommendations on how to prepare the forest for climate change and defend against external threats faced by pests and diseases that may have detrimental effect on existing tree species. Some examples of such threats include the Emerald Ash Borer (EAB), Asian Long Horned Beetle (ALNB), Beach Bark Disease (BBD) and Oak Wilt (OW). Climate change may challenge certain species that may need replacement with trees currently growing in slightly warmer regions of southern Ontario.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,011 |
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 ».