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Enregistrement W3167625652 · doi:10.3390/f12060791

Opportunities and Challenges for Intensive Silviculture in Alberta, Canada

2021· article· en· W3167625652 sur OpenAlexaffabout
Bradley D. Pinno, Kazi L. Hossain, Ted Gooding, Victor J. Lieffers

Notice bibliographique

RevueForests · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilvicultureThinningForest managementAgroforestryArgument (complex analysis)BusinessForestryGeographyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intensive silviculture is practiced in many parts of the world but is rare in the public forests of western Canada. Here, we make the argument that intensive silviculture could be justified in Alberta but has not been implemented due to philosophies and policy decisions by foresters from government, industry and academia. These include adherence to long rotations, management goals that are aimed at sustained total volume yield rather than economic value, limitations in the types of stands that are allowed to be regenerated and models that do not include intensive silviculture options. In Mixedwood Growth Model projections, we demonstrate the potential of intensive silviculture that includes combinations of selecting good sites and thinning to produce merchantable stands by age 50 compared to the standard rotation age of 80 with basic silviculture. There could be even more gains if forest level constraints in timber flow were removed due to the increased growth of regenerating stands. Finally, we examine the attitude and policy changes that we believe are necessary for adoption of more intensive silviculture systems on parts of Alberta’s forest landbase.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSans objet
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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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