Success Factors for Experimental Partial Harvesting in Unmanaged Boreal Forest: 10-Year Stand Yield Results
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, partial harvesting has been increasingly used in boreal forests as an alternative to clearcutting to promote irregular stand structures and maintain a balance between biodiversity preservation and continued timber production. However, relatively little is still known about the silvicultural potential of partial harvesting in Canada’s boreal forest, especially in areas prone to organic matter accumulation (paludification), and most prior research has focused on biodiversity responses. In this study, we assess the effects of partial harvesting on stand development (recruitment, growth, and mortality) ten years after harvesting in previously unmanaged black spruce stands and quantify its effectiveness in reducing the impacts on ecosystem structures. Our analyses revealed that pre-harvest stand structure and site characteristics, especially initial basal area, sapling density, tree diameter, and organic layer thickness (OLT) were major factors involved in stand development ten years following these partial harvesting treatments. Depending on pre-harvest structure and site characteristics, partial harvesting can result in either an increase in post-harvest tree recruitment and growth or a loss of stand volume because of standing tree mortality. To increase the chances of partial harvesting success in ensuring an increase in decennial stand yield after harvest in black spruce forest stands, sites prone to paludification (i.e., where OLT >17 cm) should be left unharvested. This study illustrates the importance of taking into account pre-existing structure and site characteristics in the selection of management strategies to maximize the potential of partial harvesting to achieve sustainable forest management in black spruce stands.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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.
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 ».