Opportunities and limitations of thinning to increase resistance and resilience of trees and forests to global change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We reviewed recent literature to identify the positive and negative effects of thinning on both stand- and tree-level resistance and resilience to four stressors that are expected to increase in frequency and/or severity due to global change: (1) drought, (2) fire, (3) insects and pathogens, and (4) wind. There is strong evidence that thinning, particularly heavy thinning, reduces the impact of drought and also the risk and severity of fire when harvest slash is burned or removed. Thinning also increases the growth and vigor of residual trees, making them less susceptible to eruptive insects and pathogens, while targeted removal of host species, susceptible individuals and infected trees can slow the spread of outbreaks. However, the evidence that thinning has consistent positive effects is limited to a few insects and pathogens, and negative effects on root rot infection severity were also reported. At this point, our review reveals insufficient evidence from rigorous experiments to draw general conclusions. Although thinning initially increases the risk of windthrow, there is good evidence that thinning young stands reduces the long-term risk by promoting the development of structural roots and favouring the acclimation of trees to high wind loads. While our review suggests that thinning should not be promoted as a tool that will universally increase the resistance and resilience of forests, current evidence suggests that thinning could still be an effective tool to reduce forest vulnerability to several stressors, creating a window of opportunity to implement longer term adaptive management strategies such as assisted migration. We highlight knowledge gaps that should be targeted by future research to assess the potential contribution of thinning to adaptive forest management. One of these gaps is that studies from boreal and tropical regions are drastically underrepresented, with almost no studies conducted in Asia and the southern hemisphere. Empirical evidence from these regions is urgently needed to allow broader-scale conclusions.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».