Tree quality and value: results in northern conifer stands after 65 years of silviculture and harvest
Notice bibliographique
Résumé
Despite the importance of financial outcomes to stand-level forest management decision-making, long-term assessments are rare. We compared the quality and value of mixed, northern conifer (Picea–Abies–Tsuga) stands in Maine, USA, treated with a range of silvicultural systems and exploitive cuttings for 65 years. Ten replicated treatments — single-tree selection and uniform shelterwood systems, commercial clearcutting, fixed and guiding diameter-limit cutting, and no cutting — were assessed for quality and value of standing and harvested trees. Selection systems resulted in good tree quality and high stand value, particularly when applied on a short cutting cycle, but small harvest volumes were not always commercially operable. Shelterwood system resulted in good tree quality, but changes in species values over time influenced financial outcomes. In contrast, commercial clearcutting and fixed diameter-limit cutting resulted in poor tree quality and low residual stand value after multiple harvests. Guiding diameter-limit cutting resulted in high stand value and is more appropriately characterized as a silvicultural system than exploitive harvesting when applied with harvest volume limits and seed tree retention. Overall, treatments focused on short-term financial gain led to degraded stand conditions, while those that sought to grow high-quality trees resulted in desirable outcomes over the long term.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 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 ».