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Enregistrement W2946034482 · doi:10.1093/forestry/cpz029

Basal area and diameter growth in high-graded eastern temperate mixedwood forests: the influence of acceptable growing stock, species, competition and climate

2019· article· en· W2946034482 sur OpenAlexafffundabout
Hugues Power, Patricia Raymond, Marcel Prévost, Vincent Roy, Frank Berninger

Notice bibliographique

RevueForestry An International Journal of Forest Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensCanadian Wood CouncilMinistère des Ressources naturelles et des Forêts
Organismes subventionnairesMinistère des Forêts, de la Faune et des Parcs
Mots-clésBasal areaAbies balsameaBalsamTemperate climateCompetition (biology)Yellow birchForestryTemperate forestDendrochronologyStock (firearms)Environmental scienceAgronomyBiologyGeographyEcologyBotanyHardwood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Harvesting practices in temperate mixedwoods of eastern North America have a history of diameter-limit cuts, which have often resulted in degraded residual stands. In this study, we examined the factors influencing stand basal area (BA) and tree diameter growth in previously high-graded mixedwood forests, to understand which stands are more likely to recover from high-grading. Over 15 years, we monitored tree growth, recruitment and stem quality of 532 sample plots that were located in high-graded stands of Quebec’s mixedwood forest. We found that diameter growth rates were positively correlated with precipitation-related variables for balsam fir (Abies balsamea) and for yellow birch (Betulla alleghaniensis) but opposing trends for temperature-related variables were found. Conversely to balsam fir, yellow birch growth was positively correlated to temperature variables. Our results also show that BA growth was greater for plots with a larger acceptable growing stock (AGS: trees with potential sawlog production) and that the increase in AGS was greater for plots with larger amount of conifer BA. These result highlights the importance to maintain a proportion of conifer trees in these mixed stands. Moreover, the significant effect of asymmetric competition in our study underscores the relevance of considering the spatial distribution when choosing crop trees.

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)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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