Detecting Compensatory Growth in Silviculture Trials: Empirical Evidence From Three Case Studies Across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Compensatory growth (CG) appears common in biology and is defined as accelerated growth after experiencing a period of unfavorable conditions. It usually leads to an increase in biomass that may eventually equal or even surpass that of sites not experiencing disturbance. In forestry, with sufficient time the stand volume lost in a disturbance such as a thinning operation could match or even exceed those from undisturbed sites, respectively called exact and overcompensation. The forest sector could benefit from enhanced productivity and associated ecosystem services such as carbon storage through overcompensation. Therefore, detection of CG in different types of forests becomes important for taking advantage of it in forest management. However, compensatory growth has not been reported widely in forestry, partially due to the paucity of long-term observations and lack of proper indicators. Legacy forest projects can provide a suitable data source, though they may be originally designed for other purposes. Three case studies representing different data structures of silviculture trials are investigated to evaluate if compensatory growth is common in forest stands. Our results showed that compensatory growth occurred in all three cases, and thus suggested that the compensatory growth might indeed be common in forest stands. We found that the relative growth (RG) can serve as a universal indicator to examine stand-level compensatory growth in historical long-term silviculture datasets. When individual tree-based measurements are available, both volume and value-based indicators can be used in detecting compensatory growth, and lumber value-based indicators could be more sensitive in detecting overcompensation.
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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 | 0,014 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».