Maximum Branch Diameter in Black Spruce Following Partial Cutting and Clearcutting
Notice bibliographique
Résumé
Branch diameter is an important aspect of wood quality, as lumber grades can be determined based on the maximum diameter of branches. Crown and branch development can be influenced by the environment surrounding the trees, and silvicultural interventions, which reduce stand density and increase the growth of residual trees, could therefore alter branch properties. We evaluated maximum branch diameter within the crown of residual black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) subjected to five types of silvicultural intervention—three partial-cutting and two clearcutting treatments—as well as trees within unmanaged control stands. We sampled a total of 41 stands and 223 trees. We collected 15 whorls from the live crown of each tree and measured the diameters of the largest branches. For all treatments, we observed a curvilinear relationship between maximum branch diameter and distance from the stem apex, and the largest branches were located in the lower third of the live crown. DBH before treatment and treatment were the variables that best explained maximum branch diameter in the lowest portion of the crown. A generalized additive model showed that maximum branch diameter in black spruce following silvicultural treatment will not differ significantly from trees of unmanaged control stands. Therefore, the studied partial cutting and clearcutting treatments do not have adverse effects on maximum branch diameter when compared to unmanaged control stands. However, DBH prior to treatment must be considered before any treatment is applied in forest management operations if maximum branch diameter is an important wood quality factor at the time of the final harvest of the stands.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».